1）由于无约束最优化问题的解法已有许多很有效的算法，如DFP，BFGS等，所以在求解复杂得多的约束优化问题是，工程技术人员一般会采用罚函数法——SUMT外点法和内点法。

2）内点法适用于解含不等式约束问题，并且每次迭代的点都是可行点，这是设计人员所希望的。但要求初始点为可行域的内点，需要相当的工作量，同时它不能处理等式约束；外点法适于解既含等式约束又含不等式约束的优化问题，初始点可以是可行域之外的点，却不能保证近似最优解是可行的。

3）罚函数法对于增广的目标函数的Hessian矩阵的条件数随罚因子增大或减小而增大，造成在求解无约束最优化问题时的困难，如何选择罚因子往往进退维谷。如外罚函数法，欲使得无约束问题接近于原约束问题，应该选择尽可能大的罚因子；但为了减轻求解无约束问题的困难，又应选取较小的罚因子，否则增广矩阵病态。这也是罚函数法的固有弱点。