¿Por qué algunos creen que los problemas de optimización continua pueden ser más fáciles de resolver que los problemas de optimización discreta?
Algunos creen que los problemas de optimización continua pueden ser más fáciles de resolver que sus homólogos discretos, debido a la suavidad de las funciones objetivo, que permite utilizar técnicas de cálculo. En general, las técnicas de cálculo consisten en utilizar la información sobre el objetivo y las restricciones en un punto concreto x, para deducir información sobre el comportamiento de la función objetivo en todos los puntos circundantes cercanos a x. La información deducida se utiliza entonces para guiar la dirección de búsqueda. En cambio, los problemas de optimización combinatoria son hasta cierto punto más difíciles de resolver que los continuos. Esto se debe a que el comportamiento del objetivo y las restricciones puede cambiar significativamente al pasar de un punto factible a otro, aunque los dos puntos estén próximos según alguna medida. Por tanto, normalmente no es posible deducir información sobre los puntos vecinos a partir del actual.