和已找到的解之间的误差在容许值内，可以提早结束此演算法。这些点称为ε-最佳。若要在有限内结束，一般就需要在ε-最佳点结束。尤其在大型的、困难的问题，或是问题有不确定的成本或价值，但不确定以由适当的信赖性估测所估测时，更需要在ε-最佳点结束的技巧。在可微函数及约束规范的条件下，卡罗需－库恩－塔克条件（KKT条件）是有最佳解的必要条件。在凸集的条件下，这也是充份条件。若其中有些函数是不可微分的，也可以用次导数条件的卡罗需－库恩－塔克条件。
例子.
2维实例.可