通常のGAは計算機で完結します。したがってハイパーパラメータの調整不足で多少最適化効率が低下しても、計算機の力で挽回できる場合が多いです。一方で評価関数がプログラムできない最適化問題においては、「人による評価」と「計算機による進化計算」を繰り返す対話型GAに発展します。これには味や香りといった五感に関わる最適化問題が該当します。「人による評価」は「計算機による進化計算」に比べて圧倒的にコストがかかるため、人の評価コストをいかに低減するかが課題となります。

ハイパーパラメータの調整不足は必要な評価回数を容易に増大させるため、ハイパーパラメータの理解と綿密なシミュレーションが欠かせません。また人を対象とする実験の知見も必要です。これらの点から、通常のGAとは異なる難しさがあると言えます。