kukacos#143
Optimalizálásban nem léteznek mindig jól működő algoritmusok, csak olyanok, amik egy adott problémacsaládon jobban működnek, mint az általánosak. Ezt könnyű belátni: például ha egy tetszőlegesen nagy téren értelmezett függvény mindenhol 0, de egyetlen, random választott, az egész térhez képest elhanyagolható méretű tartományban 1, nincs az az algoritmus, ami a véletlen keresgélésnél jobb hatékonysággal tudná ezt megtalálni. Az általad leírt algoritmus lehet, hogy jobban működik mint mondjuk a teljesen általános GA bizonyos problémákon, de egész biztos nem az összesen. A teljesítménymutatóinak is csak úgy van értelme, hogy megadod azt a problémát is, amin futtatták.
Bővebben a no free lunch tételkör szól erről, ami formálisan is kimondja, hogy minden optimalizálási algoritmus ekvivalens teljesítmény szempontjából az összes probléma terén: