1. Ograničeni opseg: Optimizacija se bavi samo određenim područjima i često ne može ponuditi rješenja za šire probleme ili razmatranja.
2. Oslanjanje na ulazne podatke: Optimizacija dizajna uvelike ovisi o točnosti i kvaliteti ulaznih podataka, ako su podaci netočni ili nepotpuni, rezultati optimizacije bit će netočni i nepotpuni.
3. Isplativost: Optimizacija dizajna može biti skupa i dugotrajna. Troškovi povezani s provođenjem optimalne analize često mogu nadmašiti koristi dobivene poboljšanim dizajnom.
4. Složenost: Proces optimizacije često je složen i zahtijeva opsežnu stručnost u matematičkom modeliranju i analizi.
5. Mogućnost pristranosti: Pretpostavke i ograničenja koja se koriste za optimizaciju dizajna mogu unijeti potencijalne pristranosti u konačni dizajn, što dovodi do neželjenih rezultata.
6. Kompromisi: U mnogim situacijama optimizacija ne može optimalno riješiti sve ciljeve istovremeno i može doći do kompromisa ili sukoba između različitih ciljeva.
7. Pretjerano oslanjanje na računala: upotreba računalnih algoritama za optimizaciju može rezultirati pretjeranim oslanjanjem i potencijalnim gubitkom vještina kritičkog razmišljanja.
8. Ograničenja modela: Optimizacija se oslanja na pojednostavljenje i aproksimaciju scenarija stvarnog svijeta, koji ne moraju uvijek točno predstavljati stvarnost.
Datum objave: