1. دامنه محدود: بهینه سازی فقط به حوزه های خاصی می پردازد و اغلب نمی تواند راه حل هایی برای مسائل یا ملاحظات گسترده تر ارائه دهد.
2. تکیه بر داده های ورودی: بهینه سازی طراحی به شدت به دقت و کیفیت داده های ورودی بستگی دارد اگر داده ها نادرست یا ناقص باشند، نتایج بهینه سازی نادرست و ناقص خواهد بود.
3. مقرون به صرفه بودن: بهینه سازی طراحی می تواند گران و زمان بر باشد. هزینه های مرتبط با انجام تجزیه و تحلیل بهینه اغلب می تواند بیشتر از مزایای حاصل از طراحی های بهبود یافته باشد.
4. پیچیدگی: فرآیند بهینه سازی اغلب پیچیده است و به تخصص گسترده در مدل سازی و تحلیل ریاضی نیاز دارد.
5. پتانسیل برای سوگیری: مفروضات و محدودیت هایی که برای بهینه سازی یک طرح استفاده می شود، می تواند سوگیری های بالقوه ای را در طراحی نهایی ایجاد کند که منجر به نتایج ناخواسته شود.
6. مبادله: در بسیاری از موقعیت ها، بهینه سازی نمی تواند به طور بهینه همه اهداف را به طور همزمان حل کند و ممکن است بین اهداف مختلف مبادله یا تضاد وجود داشته باشد.
7. اتکای بیش از حد به رایانه ها: استفاده از الگوریتم های مبتنی بر رایانه برای بهینه سازی می تواند منجر به اتکای بیش از حد و به طور بالقوه از دست دادن مهارت های تفکر انتقادی شود.
8. محدودیت‌های مدل: بهینه‌سازی متکی بر ساده‌سازی و تقریب سناریوهای دنیای واقعی است که ممکن است همیشه واقعیت را به درستی نشان ندهند.
تاریخ انتشار: