Prednosti:
1. Brzina konvergencije: Metode optimizacije temeljene na gradijentu brže su i učinkovitije od metoda koje se ne temelje na gradijentu jer koriste informacije o gradijentu koje ukazuju na smjer najstrmijeg spuštanja, pa stoga proces optimizacije postiže minimalno optimalno rješenje brže.
2. Široka primjenjivost: Metode optimizacije temeljene na gradijentu široko su primjenjive na mnoge probleme optimizacije.
3. Fleksibilnost: Metode optimizacije temeljene na gradijentu omogućuju korisniku da postavi različite uvjete završetka, tolerancije i veličine koraka, što mu omogućuje prilagodbu izračuna na temelju specifičnih zahtjeva problema.
Nedostaci:
1. Osjetljivost na početne parametre: Metode optimizacije temeljene na gradijentu mogu biti osjetljive na početne parametre, a algoritam optimizacije može konvergirati lokalnom minimumu umjesto globalnom optimumu.
2. Nemogućnost rukovanja objektivnim funkcijama s platoima: metode gradijenta teško se kreću kroz područje u kojem objektivni gradijent postaje ravan, što može dovesti do sustava konvergencije u područjima platoa.
3. Visoki troškovi računanja: Ovo je značajan nedostatak kada se rješavači temeljeni na gradijentu moraju nositi s velikim problemima optimizacije, a trošak proračuna gradijenta postaje previsoko skup.
Datum objave: