Достижение глобального оптимума при решении задачи оптимизации не всегда гарантировано, так как многие реальные задачи по существу невыпуклые и не могут быть достаточно хорошо аппроксимированы. 4

Для поиска глобального оптимума используются различные подходы, но общими чертами большинства из них являются локальный характер и неспособность находить гарантированно глобальный оптимум целевой функции. 2

Также увеличение размерности задачи оптимизации приводит к катастрофическому росту её сложности. 3 На практике иногда удовлетворяются полученными результатами, которые кажутся приемлемыми, значительно лучше, чем приближённые решения. 3

Для конкретных задач с определённой точностью оптимум считается определённым, если координаты, найденные алгоритмом, отличаются от реального глобального минимума не более чем на определённое значение. 5