なぜ連続最適化問題の方が離散最適化問題よりも解きやすいと考える人がいるのか？
連続最適化問題は、目的関数が滑らかであるため、離散最適化問題よりも解きやすく、微積分技法を用いることができると考える人もいる。一般に、微積分技術とは、特定の点xにおける目的関数と制約の情報を用いて、xに近い周囲のすべての点における目的関数の振る舞いに関する情報を推論することを意味する。対照的に、組合せ最適化問題は連続最適化問題よりもある程度解きにくい。これは、ある実現可能な点から別の点へ移動する際に、たとえ2つの点が何らかの尺度に従って近かったとしても、目的と制約の振る舞いが大きく変化する可能性があるためである。したがって、現在の点から隣の点に関する情報を推測することは通常不可能である。