為什麼有些人認為連續最佳化問題可能比離散最佳化問題更容易解決？
一些人認為，由於目標函式的平滑性，允許使用微積分技術，連續最佳化問題可能比離散最佳化問題更容易解決。一般來說，微積分技術是指使用特定點 x 處的目標和約束資訊，來推斷有關 x 附近所有周圍點處目標函式行為的資訊。然後推斷出的資訊用於指導搜尋方向。相反，組合最佳化問題在某種程度上比連續最佳化問題更難解決。這是因為當我們從一個可行點移動到另一個可行點時，目標和約束的行為可能會發生顯著變化，即使根據某種衡量標準這兩個點很接近。因此，通常不可能從當前點推斷出有關鄰近點的資訊。