Почему происходит снижение производительности алгоритма при поиске экстремума функции?

Несколько причин, по которым может происходить снижение производительности алгоритма при поиске экстремума функции:

• Высокая размерность. www.mql5.com Если рассматривать функцию в многомерном пространстве, то количество локальных максимумов резко увеличивается, что усложняет задачу. www.mql5.com В высоких размерностях пространство становится «пустым», и алгоритму не за что «зацепиться». www.mql5.com
• Сложность поверхности функции. www.mql5.com Поверхность функции может быть очень сложной с большим количеством пиков и впадин, что делает процесс оптимизации более трудоёмким. www.mql5.com Алгоритму нужно уметь перепрыгивать через локальные максимумы и подниматься к глобальному максимуму. www.mql5.com
• Замедленная сходимость. www.mql5.com Сходимость алгоритма к максимуму функции может быть замедлена из-за дальности точки финиша от точки старта, что требует дополнительных итераций для достижения цели. www.mql5.com
• Необходимость исследования области. www.mql5.com Алгоритму может потребоваться дополнительное исследование области в поисках глобального максимума, что приводит к увеличению вычислительной сложности. www.mql5.com
• Трудоёмкость целевой функции. habr.com Есть задачи оптимизации, в фокусе которых «тяжёлые» целевые функции: вычисление значения такой функции в одной точке может потребовать часы, если не дни. habr.com
• Неточность вычислений. habr.com Дополнительные трудности могут возникать в задачах, в которых целевая функция вычисляется неточно, а с некоторым шумом, вносящим неопределённость. habr.com