使用 Optimize|AlgorithmTuning|MaxIterationsPerCustomerSample 属性可以配置要对每个客户样本使用的最大迭代数。检查会话级的高级设置和配置属性。

要分析客户样本的迭代行为，请在 Optimize 日志中搜索字符串迭代：。此日志条目后接数字，指示它是哪个迭代。每个区块以迭代 1 开始，然后算出总数。如果您获取日志中每个迭代数的计数，并使用此结果构建柱状图，那么它将有助于您查看目前的工作情况。

另一个主要性能因素是无法处理的客户数。如果 Optimize|AlgorithmTuning|MaxAlternativesPerCustomerEvaluated 属性的值是一个较大的数（大约超过 100），那么当无法处理某客户时，时间牺牲会较高。

当您具有许多无法处理的客户时，请查找规则或数据中的逻辑错误。但是，获取某些针对每个客户的解决方案所需的时间可能会较长（特别是当每个客户有大量建议交易时）。如果是这样，那么可能最好将 MaxAlternativesPerCustomerEvaluated 参数的值降低，将接受更多无法处理的客户作为改进性能的权宜之计。

在 Optimize V7.5.3 及更高版本中，有更多详细的日志记录以显示对每个客户样本评估的备用解决方案的最小数、最大数和平均数。

除有这两个规则外，它们的范围必须重叠以便两者均应用到相同的建议交易。此外，分数必须是这样，数据包规则的首选解决方案将使“最小/最大”规则降至其最小值以下。如果满足以下所有条件，那么核心算法无法以高效的方式找到最佳结果，并且必须使用较慢的解析程序引擎调用。 当您在服务器日志中见到消息解析程序子例程参数：时，您会知道正出现此情况。

如果您从使用“A 从不与 B 一起使用”规则中发现性能问题，那么改进性能的最佳方式是升级至 Optimize V7.5.3 或更高版本。