Prednosti:
1. Optimalno rješenje: Genetski algoritmi dizajnirani su za pronalaženje optimalnog rješenja. Oni mogu pronaći rješenja koja je ljudima nemoguće pronaći istražujući golem prostor pretraživanja.
2. Rješava složene probleme: Genetski algoritmi mogu se primijeniti na složene probleme koji se sastoje od više varijabli, što ih čini odličnim alatom za optimizaciju.
3. Vrlo pouzdan: Genetski algoritmi ne stvaraju pretpostavke o podacima; jednako razmatraju sve varijable. Stoga su dobivena rješenja pouzdana i robusna.
4. Općenito: Genetski algoritmi su opći za rješavanje bilo koje vrste problema u bilo kojem području.
5. Bolji za kontinuiranu optimizaciju: Genetski algoritmi mogu rješavati probleme kontinuirane optimizacije, što ih čini idealnim za složene probleme inženjerske optimizacije.
Nedostaci:
1. Dugotrajnost: genetskim algoritmima može trebati puno vremena da generiraju optimalno rješenje, posebno kada je problem složen.
2. Zahtijeva poznavanje domene: Genetski algoritmi trebaju poznavanje domene kako bi točno definirali problem.
3. Ne može pružiti jedno optimalno rješenje: Genetski algoritmi mogu generirati više rješenja, što otežava odabir najboljeg rješenja.
4. Nije uvijek pouzdano: Genetski algoritmi mogu proizvesti suboptimalna rješenja. Pouzdanost rezultata ovisi o kvaliteti ulaznih podataka.
5. Osjetljivost na parametre: Učinkovitost genetskih algoritama ovisi o definiranim parametrima, kao što su odabir i stopa mutacije. Parametri finog podešavanja zahtijevaju stručnost i iskustvo.
Datum objave: