Ventajas:
1. Velocidad de convergencia: los métodos de optimización basados en gradientes son más rápidos y eficientes que los métodos no basados en gradientes porque utilizan la información de gradiente que apunta a la dirección del descenso más pronunciado y, por lo tanto, el proceso de optimización alcanza la solución óptima mínima más rápido.
2. Ampliamente aplicable: los métodos de optimización basados en gradientes son ampliamente aplicables a muchos problemas de optimización.
3. Flexibilidad: los métodos de optimización basados en gradientes permiten al usuario establecer diferentes condiciones de terminación, tolerancias y tamaños de paso, lo que les permite ajustar el cálculo en función de los requisitos específicos del problema.
Desventajas:
1. Sensibilidad a los parámetros iniciales: los métodos de optimización basados en gradientes pueden ser sensibles a los parámetros iniciales y el algoritmo de optimización puede converger a un mínimo local en lugar del óptimo global.
2. Incapacidad para manejar funciones objetivas con mesetas: los métodos de gradiente tienen dificultades para navegar a través de una región donde el gradiente objetivo se vuelve plano, lo que puede conducir a sistemas de convergencia en regiones de meseta.
3. Alto costo computacional: esta es una desventaja significativa cuando los solucionadores basados en gradientes tienen que lidiar con grandes problemas de optimización, y el costo de los cálculos de gradientes se vuelve prohibitivo.
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