Почему генетические алгоритмы не подходят для решения хорошо формализованных задач?

Генетические алгоритмы не всегда подходят для решения хорошо формализованных задач по нескольким причинам:

• Тенденция сходиться к локальному оптимуму. ru.wikipedia.org Генетические алгоритмы могут находить решение, близкое к оптимуму, но не гарантируют его точное нахождение. cyberleninka.ru Во многих задачах алгоритмы сходятся к локальной точке, а не к глобальному оптимуму. ru.wikipedia.org
• Высокая вычислительная трудоёмкость. cyberleninka.ru В ходе моделирования эволюции многие решения отбрасываются как неперспективные. cyberleninka.ru
• Плохая масштабируемость. ru.wikipedia.org Если велик размер области поиска решений, то число подверженных мутации элементов будет очень велико. ru.wikipedia.org Это делает использование генетических алгоритмов сложным, например, при решении проблем, связанных с проектированием двигателя, дома или самолёта. ru.wikipedia.org
• Сложность определения условий остановки. ru.wikipedia.org Решение считается более пригодным лишь по сравнению с другими решениями, и для каждой проблемы неясно, когда нужно останавливать алгоритм. ru.wikipedia.org
• Необходимость специфичной формализации. proproprogs.ru Исходную задачу нужно формализовать на уровне генов и хромосом, а также операторов отбора, скрещивания и мутации. proproprogs.ru

При этом генетические алгоритмы могут быть эффективны в задачах, которые сложно формализовать математически или которые не имеют математического описания. proproprogs.ru