مزایا
1. امکان کاوش در طیف وسیعی از فضای مسئله را فراهم می‌کند: بازپخت شبیه‌سازی شده می‌تواند فضای وسیع مشکل را کاوش کند و بدون توجه به پیچیدگی مشکل، راه‌حل بهینه را بیابد.
2. از گیر افتادن در بهینه محلی جلوگیری می کند: الگوریتم بازپخت شبیه سازی شده از گیر افتادن در اپتیما محلی و پرش از آنها جلوگیری می کند. این به الگوریتم اجازه می دهد تا یک راه حل بهینه جهانی را به جای یک راه حل محلی پیدا کند.
3. صرفه جویی در زمان: بازپخت شبیه سازی شده اغلب می تواند با همگرایی سریع روی یک راه حل، در زمان صرفه جویی کند، به خصوص در مسائلی که نیاز به محاسبات زیادی دارند.
4. به الزامات سختگیرانه نیاز ندارد: بازپخت شبیه سازی شده یک الگوریتم ریاضی دقیق نیست و انعطاف پذیر است زیرا می توان آن را به تناسب مسائل خاص تغییر داد.
معایب
1. پیچیدگی: بازپخت شبیه سازی شده یک الگوریتم دشوار برای درک و پیاده سازی است که به درک پیشرفته ای از ریاضیات و علوم محاسباتی نیاز دارد.
2. همگرایی آهسته: الگوریتم ممکن است خیلی آهسته به یک راه حل همگرا شود یا به یک راه حل غیربهینه همگرا شود. بنابراین، ممکن است نیاز به سرمایه گذاری زمانی قابل توجهی برای یافتن یک راه حل همگرا داشته باشد.
3. تکرارها و تکرارهای زیاد: بازپخت شبیه سازی شده ممکن است به چندین تکرار و تکرار نیاز داشته باشد که می تواند از نظر محاسباتی گران باشد.
4. حساس به شرایط اولیه: الگوریتم به شرایط اولیه یا نقطه شروع حساس است که می تواند به طور قابل توجهی بر نتایج الگوریتم تأثیر بگذارد.
تاریخ انتشار: