مزایا:
1. سرعت همگرایی: روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان سریعتر و کارآمدتر از روش‌های غیر گرادیان هستند زیرا از اطلاعات گرادیان استفاده می‌کنند که جهت شیب‌دارترین نزول را نشان می‌دهد و بنابراین، فرآیند بهینه‌سازی به حداقل راه‌حل بهینه می‌رسد. سریعتر
2. کاربرد گسترده: روش های بهینه سازی مبتنی بر گرادیان به طور گسترده برای بسیاری از مسائل بهینه سازی قابل استفاده هستند.
3. انعطاف‌پذیری: روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان به کاربر این امکان را می‌دهد تا شرایط پایان، تلورانس‌ها و اندازه‌های گام متفاوتی را تنظیم کند و آنها را قادر می‌سازد تا محاسبات را بر اساس نیازهای مشکل خاص تنظیم کنند.
معایب:
1. حساسیت به پارامترهای اولیه: روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان می‌توانند به پارامترهای اولیه حساس باشند و الگوریتم بهینه‌سازی ممکن است به‌جای بهینه کلی به حداقل محلی همگرا شود.
2. ناتوانی در رسیدگی به توابع هدف با فلات: روش‌های گرادیان برای پیمایش در منطقه‌ای که شیب هدف صاف می‌شود، تلاش می‌کند، که می‌تواند منجر به سیستم‌های همگرایی در مناطق فلات شود.
3. هزینه محاسباتی بالا: زمانی که حل کننده های مبتنی بر گرادیان باید با مشکلات بهینه سازی بزرگی دست و پنجه نرم کنند و هزینه محاسبات گرادیان بسیار گران می شود، این یک نقطه ضعف قابل توجه است.
تاریخ انتشار: