单层和多层复杂网络已被证明是研究社会、技术或自然系统内部动态的强大工具。一个经常观察到的共同目标是通过最小化某些成本同时最大化期望输出来优化这些系统。我们承认，特别是来自耦合社会-生态领域的真实世界系统，它们之间的联系非常紧密。在这项工作中，我们举例说明了在这样的系统中，优化某个子系统（例如增加生态网络对外部压力的抗性）可能会意外地降低整个耦合系统的稳定性。为了实现这一目标，我们利用了之前提出的概念性双层网络模型的一个变种，该模型由一组扩散耦合的资源组成的生态网络与一组互动的代理组成的社会网络共同演化组成，这些代理收获这些资源并学习彼此的策略，这取决于个体的成功。我们推导出了最佳的耦合强度，如果假设代理的策略保持不变，这个最佳耦合强度可以防止尽可能多的资源的崩溃。然后我们表明，如果代理根据其邻居的成功进行社交学习和调整策略，那么这个最佳耦合强度就被认为是一个临界参数，超过这个参数，资源不可逆转地耗尽的全球崩溃的概率就会很高——我们将其称为优化者的悲剧。因此，我们发现稳定较大共演化系统中某个部分的动态的措施可能会意外地导致新出现的不希望的全局稳定状态的出现。因此，我们的结果强调了管理社会-生态系统的整体方法的重要性，因为针对单个子系统的稳定效应可能对整个系统产生不利影响。