推定平均のみで探索するだけでパフォーマンスが高い原因（推定分散がいらない問題）
・探索範囲が-5〜5くらいだと、0.5区切りだとそもそも課題が単純すぎたり、局所解の谷が潰れたりする。ある程度の細かさの確保を。
・↑計算時間の問題上、0.5区切りくらいでやりたくなるが、0.1くらいにする。探索範囲のサイズが1万（横100x縦100）くらいあった方が良いと思う。
・ベンチマーク関数が、ack, rosen, gold のような順次進むだけで最適解が見つかるような課題だとそうなりがち。
・log Beale のように離れた位置に局所解と大域解があるような問題だと、いい感じの結果になる。そういう問題にした方がいいかも。
・次の探索点としてargmin, argmaxを使ったりするが、そのとき、特に初期段階のとき、この判定に引っかかる場所がたくさんある。pyの関数の性質上、その場合、引っかかったところのはじを持ってくるので、これでまずいような問題であれば、対応が必要。例えば獲得関数にちょっと乱数を乗せたりして、一箇所だけ出るようにするといいかもしれない。
・for文でパラメータや手法ごとの結果を調べるとき、特に計算時間が長い場合、seedのfor文を一番外にした方がいい。こうすると、途中で止めても、おえたseedのみで、すべての結果を比較できる。seedが内側にあると、全部終わってから出ないと比較できないので不便。
・探索重みが大きすぎる場合、はじを選ぶ場合が多いかもしれない。はじに良いスコアがあるような関数の場合、不当に高い評価が出てしまう。
・局所かいを回避できるかを見たいわけなので、局所解があるところや、大域回から遠いところに初期解を発生させた方がいい。