একটি বিকল্প পদ্ধতি হল নীতির মাঝে বা এর কিছু অংশে সরাসরি অনুসন্ধান চালানো, এত দরুন সমস্যা সম্ভাবনার সূত্র দ্বারা নিয়ন্ত্রিত ঘটনায় পরিণত হয়। এই প্রক্রিয়ার দুইটি পদ্ধতি হল: গ্রাডিয়ান্টভিত্তিক পদ্ধতি ও গ্রাডিয়ান্টহীন পদ্ধতি।

গ্রাডিয়ান্ট ভিত্তিক পদ্ধতি ("নীতি গ্রাডিয়ান্ট পদ্ধতি") যাত্রা শুরু করে নির্দিষ্ট মাত্রা (বিষয়) জায়গায় নীতি চিত্রায়নের মাধ্যমে: প্রদত্ত বিষয়ের ভেক্টর formula_78, মনে করিformula_83 নির্দেয়াস করে formula_78 এর সাথে নীতির সম্পর্ক। তাহলে ফলাফল ফাংশন দাঁড়ায়,

ধীর অবস্থায় প্যারামিটার ভেক্টর formula_78 এর সাহায্যে ব্যবকলন করা যেতে পারে। যদি formula_87 এর গ্রাডিয়ান্ট জানা যায়, তবে কেউ গ্রাডিয়ান্টের ঊর্ধ্বগতি দেখতে পারবে। যদি গ্রাডিয়ান্টের বিশ্লেষিত অভিব্যক্তি পাওয়া না যায়, তবে একটি এলোমেলো অনুমান পাওয়া যেতে পারে। এই ধরনের অনুমান বিভিন্ন ভাবে তৈরি করা যেতে পারে। যেমন, উইলিয়ামের রিইনফোর্স পদ্ধতি (এটি অনুকার ভিত্তিক অনুমানের ক্ষেত্রে একই রকম অনুপাত প্রক্রিয়া নামে পরিচিত)। নীতি অনুসন্ধান পদ্ধতি রোবোটিক্সের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে। অনেক নীতি অনুসন্ধান পদ্ধতি স্থানীয় দর্শনে আটকে পড়তে পারে কেননা, এটি স্থানীয় অনুসন্ধানের ভিত্তিতে চলে।

পদ্ধতির অধিকাংশই গ্রাডিয়ান্ট তথ্যের ওপর ভিত্তি করে চলে না। এদের মাঝে অনুকারী কোমলায়ন, বিপরীত এন্ট্রপি পদ্ধতি বা বৈপ্লবিক গণনার পদ্ধতিগুলোর নাম করা যায়। অনেক গ্রাডিয়ান্টহীন পদ্ধতি পর্যবেক্ষণে পার্থক্যের নজির দেখা যায় না।

প্রদত্ত এলোমেলো তথ্যের ক্ষেত্রে নীতি অনুসন্ধান পদ্ধতি একই বিন্দুতে মিলিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এর নজির পর্বভিত্তিক সমস্যায়l দেখা যেতে পারে যখন সমাধানের পথ বিশাল ও এক আগমনের সাথে আরেক আগমনের পার্থক্য অনেক বেশি। মান-ফাংশন ভিত্তিক পদ্ধতিগুলো অস্থায়ী পার্থক্যকে ভিত্তি করে চলে যা এক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে। ইদানীং এসব ক্ষেত্রে সমাধানের জন্য "অভিনেতা–সমালোচক পদ্ধতি" ব্যবহার করতে বলা হয়। এই পদ্ধতি এক্ষেত্রে ভালোভাবে সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম হয়েছে।

অনুমানকরণের শর্ত
অস্থায়ী পার্থক্য পদ্ধতি
সরাসরি নীতি অনুসন্ধান
নীতি