点，我们可以通过猜测一个初始点，然后用比如以下的迭代的方法来找到。如果目标函数在我们所关心的区域中是凸函数的话，那么任何局部最小解也是全局最优解。现在已经有稳定，快速的数值计算方法来求二次可微地凸函数的最小值。有约束条件的约束问题常常可以通过拉格朗日乘数转化为非约束问题。其他一些流行的方法有：
与人工智能的关系.现代的计算机科学技术和人工智能科学把最优化作为一个重要的领域来研究。我们也可以认为人工智能的一些算法，就是模拟了人类寻求实际问题最优解的过程。例如，利用人工智能