일 실시 형태 에서 , 컴퓨터 최적화 알고리듬 은 비 선형 , 비제 한 최소 화 를 통해 다중 파라미터 최적화 를 수행 한다 ( 즉 , 투사 적 2 D 버 젼 으로 ) . 이러 한 경우 에 입력 은 이식 영역 또는 부위 의 표면 모델 , 도입 지접 의 수 ( 예 를 들 어 , 3 내지 10 또는 그 이상 ) , 도입 지점 당 경로 의 수 ( 예 를 들 어 , 1 내지 5 또는 그 이상 ) , 및 경로 길이 ( 예 를 들 어 , 일부 실시 형태 에서 는 모든 경로 에 대해 확정 된 길이 ) 일 수 있 다 . 프로그램 또는 알고리듬 의 출력 은 표면 모델 상의 ( 예 를 들 어 , 환자 의 이식 부위 상의 ) 도입 지점 위치 및 모든 주입 지점 에 대한 경로 방향 이 다 . 함수 코스트 ( function cost ) 는 전형 적 으로 , 경로 가 오버랩 하 는 영역 의 수 ( 대부분 의 경우 에 최대 화 됨 ) , 영역 의 치수 ( 대부분 의 경우 최소 화 됨 ) , 및 영역 가변성 ( 대부분 의 경우 최소 화 됨 ) 으로 이루어진다 . 특히 , 알고리듬 은 일반 적 으로 초기 의 추측 으로부터 시작 하 여 이어서 도입 지점 , 경로 방향 , 및 일부 경우 에 , 경로 길이 에 대해 , " 이식 부위 표면 의 모델 과 관련 된 "" 최적 "" 지점 을 반복 적 으로 찾 는 것 에 의해서 작동 한다 . 일부 바람직 한 경우 에 "," "" 최적 "" 지점 은 주입 경로 의 교차 에 의해서 형성 되 는 영역 의 수 를 최대 화 하 고 절대 적 인 크기 및 크기 가변성 을 최소 화 ( 즉 ", 균일 하 게 ) 하 도록 선택 된다 .