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

• Высокая размерность. 1 Если рассматривать функцию в многомерном пространстве, то количество локальных максимумов резко увеличивается, что усложняет задачу. 1 В высоких размерностях пространство становится «пустым», и алгоритму не за что «зацепиться». 1
• Сложность поверхности функции. 1 Поверхность функции может быть очень сложной с большим количеством пиков и впадин, что делает процесс оптимизации более трудоёмким. 1 Алгоритму нужно уметь перепрыгивать через локальные максимумы и подниматься к глобальному максимуму. 1
• Замедленная сходимость. 1 Сходимость алгоритма к максимуму функции может быть замедлена из-за дальности точки финиша от точки старта, что требует дополнительных итераций для достижения цели. 1
• Необходимость исследования области. 1 Алгоритму может потребоваться дополнительное исследование области в поисках глобального максимума, что приводит к увеличению вычислительной сложности. 1
• Трудоёмкость целевой функции. 5 Есть задачи оптимизации, в фокусе которых «тяжёлые» целевые функции: вычисление значения такой функции в одной точке может потребовать часы, если не дни. 5
• Неточность вычислений. 5 Дополнительные трудности могут возникать в задачах, в которых целевая функция вычисляется неточно, а с некоторым шумом, вносящим неопределённость. 5