Diskret optimering är en kategori av optimering eftersom konceptet används inom datavetenskap och matematik. Till skillnad från konkret eller kontinuerlig optimering använder diskret optimering endast hela heltal snarare än decimaler för att utföra maximering av funktioner, vilket är syftet med all optimering. Det är möjligt att ytterligare dela upp diskret optimering i heltalsprogrammering och kombinatorisk optimering.
Kontinuerlig optimering hänvisar till maximering av en funktion med kontinuerliga, reella tal som sträcker sig från fastställda heltal till alla de värdepunkter som ligger mellan dem. Vad detta betyder är att de numeriska värdena som används representerar vilket värde som helst som kan förekomma både i den verkliga fysiska världen och i matematikens abstrakta värld. Negativa tal är möjliga, liksom bråktal och decimaler som löper på obestämd tid. Denna form av optimering är den mest komplexa, och den tar också den mest exakta inställningen till matematiska funktioner.
Den andra grenen av optimering är diskret optimering. Sammantaget förblir drivsyftet detsamma – att maximera utdata från matematiska funktioner när de gäller datorer, teknik eller andra områden. Till skillnad från sin motsvarighet kontinuerlig optimering, behandlar denna typ av optimering endast diskreta numeriska värden. Dessa är konkreta heltal, som talet 2 eller 647. Medan den andra grenen löper längs tallinjen, saknar denna diskreta gren mjuka övergångar från ett heltal till ett annat – bråken som ligger mellan dem räknas inte.
Liksom med själva optimeringsområdet kan diskret optimering delas in i två kategorier: heltalsprogrammering och kombinatorisk optimering. Inom datavetenskap begränsar heltalsprogrammering variabler i ett program till enbart heltal; det vill säga bråk och negativ är förbjudna att komma in i programmet. Kombinatorisk optimering används inom datavetenskapen såväl som inom matematikområdet, och det är ganska komplext. Det innebär integrering av optimeringsoperationer och lösningar i olika typer av grafer. På grund av den ändliga och konkreta karaktären hos diskreta numeriska värden är graferna aldrig jämna, utan betonar snarare skillnaderna på vertikala och horisontella axlar som uppstår mellan två värden.
Huruvida kontinuerlig eller diskret optimering används eller inte beror helt på området och målen för ett visst projekt. Bortsett från matematik och datortillämpningar, kan olika grenar av optimering användas inom teknik, ekonomi eller mekaniska vetenskaper. Enligt det aktuella projektet kan det vara så att varken diskret eller kontinuerlig optimering används – de är bara två i en mängd andra kategorier av optimering.