并行开销。调用有开销parfor而不是为．如果函数计算速度很快，这个开销就会变得相当可观。特别是，并行解决问题比串行解决问题要慢。

没有嵌套parfor循环。这在嵌套并行函数．parfor当从另一个内部调用时，不并行工作parfor循环。如果你的目标或约束函数的编程利用并行处理，限制没有嵌套parfor循环可能导致求解器运行比预期的慢。特别地，有限差分的并行计算优先，因为这是一个外循环。这将导致目标函数或约束函数内的任何并行代码串行执行。

当串行执行时，parfor循环运行速度比为循环。因此，为了获得最佳性能，请确保只有最外层的并行循环调用parfor．例如，假设您的代码调用fmincon在一个parfor循环。在本例中，为获得最佳性能，请设置fminconUseParallel选项假．

传递参数。在并行计算的执行过程中，参数会自动传递给工作机器。如果有大量参数，或者它们占用大量内存，传递它们可能会减慢计算的执行速度。

资源争夺:网络和计算。如果工作机器的网络带宽低或延迟高，计算就会变慢。

持久变量或全局变量。如果您的目标函数或约束函数使用持久变量或全局变量，这些变量在不同的工作处理器上可能具有不同的值。此外，它们可能无法在工作处理器上被正确清除。求解器可能抛出大小不匹配等错误。

访问外部文件。在并行计算期间，外部文件可能以不可预知的方式访问。并行处理期间计算的顺序不能保证，因此外部文件可能以不可预知的顺序访问，从而导致不可预知的结果。

访问外部文件。如果两个或多个处理器试图同时读取一个外部文件，该文件可能会被锁定，导致读取错误，并停止优化的执行。

如果你的目标函数调用Simulink金宝app^®时，并行梯度估计的结果可能不可靠。

非计算函数，例如输入，情节,键盘，在目标函数或约束函数中使用时可能表现不佳。当被叫到parfor循环中，这些函数在工作机器上执行。这可能导致工作线程变得无响应，因为它正在等待输入。

parfor不允许打破或返回语句。