pwˈeðe aβˈeɾ kˈasos en los kwˈales ðˌependjˈɛndo los paɾˈametɾos ke se ˌutilˈiθem pˌaɾa la ˌeβaluaθjˈon el ˌalɣoɾˈitmo poðɾˈia nˈo ʎeɣˈaɾ a kˌombeɾxˈeɾ en ˈuna sˌoluθjˈon ˈopːtima o βjˈen tˌeɾminˈaɾ en ˈuna kˌombeɾxˈɛnθja pɾˌematˈuɾa kon rˌesultˈaðos nˈo sˌatisfaktˈoɾjos la kˌombeɾxˈɛnθja pɾˌematˈuɾa poðɾˈia sˌiɡnifikˈaɾ ˈuna kˌombeɾxˈɛnθja en ˈun ˈopːtimo lokˈal o pˈunto ˌaɾβitɾˈaɾjo ˌafektˈando los rˌesultˈaðos a lˈaɾɣo plˈaθo.
Puede haber casos en los cuales dependiendo los parámetros que se utilicen para la evaluación el algoritmo podría no llegar a converger en una solución óptima o bien terminar en una convergencia prematura con resultados no satisfactorios (la convergencia prematura podría significar una convergencia en un óptimo local o punto arbitrario afectando los resultados a largo plazo).