Keuntungan:
1. Kecepatan konvergensi: Metode optimasi berbasis gradien lebih cepat dan lebih efisien daripada metode berbasis non-gradien karena menggunakan informasi gradien yang mengarah ke arah penurunan paling curam, sehingga proses optimasi mencapai solusi optimal minimum lebih cepat.
2. Dapat diterapkan secara luas: Metode pengoptimalan berbasis gradien dapat diterapkan secara luas untuk banyak masalah pengoptimalan.
3. Fleksibilitas: Metode pengoptimalan berbasis gradien memungkinkan pengguna untuk mengatur kondisi terminasi, toleransi, dan ukuran langkah yang berbeda, memungkinkan mereka untuk menyesuaikan perhitungan berdasarkan persyaratan masalah tertentu.
Kekurangan:
1. Sensitivitas terhadap parameter awal: Metode pengoptimalan berbasis gradien dapat sensitif terhadap parameter awal, dan algoritme pengoptimalan dapat menyatu ke minimum lokal alih-alih optimal global.
2. Ketidakmampuan untuk menangani fungsi objektif dengan dataran tinggi: Metode gradien berjuang untuk bernavigasi melalui wilayah di mana gradien objektif menjadi datar, yang dapat menyebabkan sistem konvergensi di wilayah dataran tinggi.
3. Biaya komputasi yang tinggi: Ini merupakan kerugian yang signifikan ketika pemecah berbasis gradien harus menangani masalah optimisasi yang besar, dan biaya komputasi gradien menjadi sangat mahal.
Tanggal penerbitan: