Prednosti
1. Omogućuje istraživanje širokog raspona prostora problema: Simulirano žarenje može istražiti golem prostor problema i pronaći optimalno rješenje bez obzira na složenost problema.
2. Izbjegava zaglavljivanje u lokalnim optimumima: Algoritam simuliranog žarenja izbjegava zarobljavanje u lokalnim optimumima i iskače iz njih. To omogućuje algoritmu da pronađe globalno optimalno rješenje umjesto lokalnog.
3. Ušteda vremena: Simulirano žarenje često može uštedjeti vrijeme brzim pronalaženjem rješenja, posebno u problemima koji zahtijevaju mnogo izračuna.
4. Ne zahtijeva stroge zahtjeve: Simulirano žarenje nije striktan matematički algoritam i fleksibilan je budući da se može modificirati kako bi odgovarao specifičnim problemima.
Nedostaci
1. Složenost: Simulirano žarenje je algoritam koji je težak za razumjeti i implementirati, a zahtijeva napredno razumijevanje matematike i računalnih znanosti.
2. Spora konvergencija: Algoritam bi mogao konvergirati do rješenja vrlo sporo ili konvergirati do suboptimalnog rješenja. Stoga bi moglo biti potrebno značajno ulaganje vremena da se pronađe konvergentno rješenje.
3. Mnogo iteracija i ponavljanja: Simulirano žarenje može zahtijevati više iteracija i ponavljanja, što može biti računalno skupo.
4. Osjetljivost na početne uvjete: Algoritam je osjetljiv na početne uvjete ili početnu točku, što može značajno utjecati na rezultate algoritma.
Datum objave: