это мне известно. Генетический алгоритм я первым попробовал, вроде-бы непрохо получалось, но проблемка - никогда заранее неизвестно за сколько шагов алгоритма этот минимум будет достигнут. Может и вообще ничего не получиться. Хотя, возможно, я плохо отмасштабировал функцию.
А Монте-Карло нужен, вроде бы, для того, чтобы выбрать точку начала поближе к глобальному минимуму. А аналитических действий с фукцией особенно и не проведёшь - у меня численно решается система из 10 диф уравнений, подбирается под данные эксперимента по методу наименьших квадратов. Я тут ещё хочу попробовать нейросеть прикрутить, иногда, говорят, помогает.
А еще Вам потребуется оценить достоверность подгонки. В свое время ничего лучшего, чем вводить искусственный шум в экспериментальные данные, придумать не удалось. Еще проблема с весовыми коэффициентами.