काहींचा असा विश्वास आहे की सतत ऑप्टिमायझेशन समस्या त्यांच्या स्वतंत्र समकक्षांपेक्षा सोडवणे सोपे असू शकते, हे उद्दीष्ट फंक्शन्सच्या गुळगुळीततेमुळे आहे, जे कॅलकुलस तंत्राचा वापर करण्यास परवानगी देते. सामान्यतः, कॅल्क्युलस तंत्राचा अर्थ असा होतो की एखाद्या विशिष्ट बिंदू x वर उद्दीष्ट आणि निर्बंध माहिती वापरणे, x च्या जवळील सर्व आसपासच्या बिंदूंवर उद्दीष्ट फंक्शनच्या वर्तनाबद्दल माहिती काढण्यासाठी. त्यानंतर शोध दिशेला मार्गदर्शन करण्यासाठी निष्कर्षांची माहिती वापरली जाते. याउलट, संयोजक ऑप्टिमायझेशन समस्या सततच्या समस्यांपेक्षा काही प्रमाणात सोडविणे कठीण आहे. याचे कारण हे आहे की उद्दीष्ट आणि निर्बंधांचे वर्तन लक्षणीय बदलू शकते कारण आपण एका व्यवहार्य बिंदूपासून दुसर्या बिंदूकडे जात आहोत, जरी काही मापनानुसार हे दोन बिंदू जवळ असले तरीही. त्यामुळे सध्याच्या बिंदूपासून शेजारच्या बिंदूंची माहिती काढणे शक्य नसते.
का काहींचा असा विश्वास आहे की सतत ऑप्टिमायझेशन समस्या निराकरण करणे वेगळ्या ऑप्टिमायझेशन समस्यांपेक्षा सोपे असू शकते?