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いという考え方もあり、その場合、微積分技術を使うことができるなのだ。一般に、微積分法とは、特定の点xにおける目的関数と制約条件の情報を用いて、xに近い周囲の点における目的関数の振る舞いに関する情報を推論し、その推論した情報を用いて探索方向を導くことを意味するのだ。一方、組合せ最適化問題は、連続的な問題よりもある程度解きにくいなのだ。これは、ある実現可能な点から別の点に移動する際に、たとえその2点が何らかの尺度によ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からなのだ。したがって、現在の点から近隣の点に関する情報を推論することは通常不可能なのだ。