三线性优化是指在三个变量的情况下，通过最大化或最小化目标函数，达到最优解的问题。这种优化问题在许多实际应用中非常常见，例如在工业制造、金融、交通等领域都有广泛的应用。

然而，三线性优化问题的求解是非常困难的。传统的求解方法需要对所有可能的解进行计算，这种方法非常耗时费力，并且很难找到全局最优解。因此，研究者们一直在探索更高效的求解方法。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的研究者开始使用深度学习技术来解决三线性优化问题。这种方法利用神经网络的强大拟合能力，将三线性优化问题转化为一个神经网络的训练问题，通过反向传播算法来求解最优解。

虽然深度学习方法在三线性优化问题上取得了一定的成果，但是仍然存在一些问题。首先，深度学习方法需要大量的训练数据，而在实际应用中，很难获得足够的数据来训练模型。其次，深度学习方法的求解过程非常复杂，需要大量的计算资源和时间。最后，深度学习方法的解释性较差，很难解释模型是如何得出最优解的。

综合来看，三线性优化问题的开不开，取决于具体的应用场景和求解方法。在实际应用中，研究者需要根据具体的需求和资源情况，选择合适的求解方法。未来，随着技术的不断发展和优化，相信三线性优化问题的求解方法会越来越高效和智能化。