Чому деякі вважають, що проблеми безперервної оптимізації можуть бути легше вирішити, ніж дискретні проблеми оптимізації?
Деякі вважають, що проблеми безперервної оптимізації можуть бути легше вирішувати, ніж їх дискретні аналоги, завдяки гладкості об'єктивних функцій, що дозволяє використовувати методи калькуляції. Загалом, методи розрахунку означають використання об'єктивної і обмежувальної інформації в певній точці х, для виведення інформації про поведінку об'єктивної функції в усіх навколишніх точках, близьких до х. Отримана інформація потім використовується для керівництва напрямком пошуку. Навпаки, проблеми комбінаторної оптимізації до певної міри важче вирішити, ніж постійні. Це відбувається тому, що поведінка мети і обмежень може істотно змінюватися, коли ми переходимо з однієї можливої точки до іншої, навіть якщо дві точки близькі за певною мірою. Таким чином, зазвичай неможливо вивести інформацію про сусідні точки з поточного.