Сглаженный анализ был применен много раз, чтобы понять время выполнения точных алгоритмов для многих задач, таких как линейное программирование и k-средних. В этой области есть довольно общие результаты, например, Хейко Рёглин и Бертольд Вёкинг, Сглаженный анализ целочисленного программирования , 2005. Некоторые из этих общих результатов, кажется, полагаются на леммы об изоляции, чтобы создать экземпляр с уникальным оптимальным решением. Предполагая, что , эта статья исключает существование сглаженных алгоритмов полиномиального времени для задач N P -hard.
Была проделана определенная работа по сглаженному анализу для соотношений алгоритмов аппроксимации. Существует Рао Рагхавендра, Вероятностный и сглаженный анализ алгоритмов аппроксимации , 2008, который пытается дать улучшенную границу аппроксимации для алгоритма Кристофидеса с помощью сглаженного анализа. Однако явный коэффициент аппроксимации не приводится.