Успішне вирішення задачі залежить від вибраної точності обчислень. Для різного класу задач точність вибирається по різному. Задачі, які мають один екстремум і диференційовану цільову функцію можуть вирішуватись з високою точністю. Баготоекстремальні задачі з великою кількістю параметрів вирішуються, як правило, наближено.
Точність визначається різними методами. Один з них полягає в обчисленні відстані від знайденої оптимальної точки Xk до справжньої точки оптимума X* по рівнянню DX = || Xk - X*||. Це в тому випадку, коли цільова функція в оптимальній зоні нечутлива або малочутлива.
В іншому визначається різниця значень цільової фінкції у цих точках Df = f(Xk ) - f(X*). Якщо цільова функція окіл оптимума змінюється мало, то використовують міру похибки DX. Для багатоекстремальних задач використовують міру похибки Df.
При знаходженні оптимуму по заданому методу оптимізації з використанням заданої точності порівнюють значення цільової функції в двох сусідніх точках пошуку Xk і Xk+1, якщо значення заданої точності абсолютне число |f(Xk ) - f(Xk+1)| <e. Якщо задана точність має відносне значення, то оцінка точності виконується за такою формулою:
. ( 7.6 )
У випадку нечутливої цільової функції оцінкою є норма вектора поточної точки пошуку, відносно попередньої точки: || Xk – Xk+1|| <e.
Ефективність використаного методу оптимізації найчастіше оцінюється кількістю прорахунків значень цільової функції або часом затраченим на вирішення задачі на ПК. Для оцінки методів використовуються тестові задачі. Так для методів, які знаходять локальний екстремум, використовують тестові задачі з рельєфом яристого виду. Для пошуку глобального екстремуму використовують тестові задачі з рельєфом неупорядкованого виду.