Por que alguns acreditam que os problemas de otimização contínua podem ser mais fáceis de resolver do que os problemas de otimização discretos?
Alguns acreditam que os problemas de otimização contínua podem ser mais fáceis de resolver do que os seus homólogos discretos, devido à suavidade das funções objetivas, o que permite o uso de técnicas de cálculo. Em geral, as técnicas de cálculo significam usar informações objetivas e de restrição em um ponto específico x, para deduzir informações sobre o comportamento da função objetivo em todos os pontos circundantes próximos a x. As informações deduzidas são então usadas para orientar a direção da busca. Em contraste, os problemas de otimização combinatória são, até certo ponto, mais difíceis de resolver do que os contínuos. Isso ocorre porque o comportamento do objetivo e as restrições podem mudar significativamente à medida que nos movemos de um ponto viável para outro, mesmo que os dois pontos estejam próximos de acordo com algumas medidas. Assim, geralmente não é possível deduzir informações sobre os pontos vizinhos do atual.