Vantaggi:
1. Velocità di convergenza: i metodi di ottimizzazione basati sul gradiente sono più veloci ed efficienti dei metodi non basati sul gradiente perché utilizzano le informazioni sul gradiente che indicano la direzione della discesa più ripida e, pertanto, il processo di ottimizzazione raggiunge la soluzione ottimale minima Più veloce.
2. Ampiamente applicabile: i metodi di ottimizzazione basati sul gradiente sono ampiamente applicabili a molti problemi di ottimizzazione.
3. Flessibilità: i metodi di ottimizzazione basati sul gradiente consentono all'utente di impostare diverse condizioni di terminazione, tolleranze e dimensioni del passo, consentendo loro di regolare il calcolo in base ai requisiti specifici del problema.
Svantaggi:
1. Sensibilità ai parametri iniziali: i metodi di ottimizzazione basati sul gradiente possono essere sensibili ai parametri iniziali e l'algoritmo di ottimizzazione può convergere a un minimo locale anziché all'ottimo globale.
2. Incapacità di gestire funzioni obiettivo con altipiani: i metodi del gradiente fanno fatica a navigare attraverso una regione in cui il gradiente obiettivo diventa piatto, il che può portare a sistemi di convergenza nelle regioni dell'altopiano.
3. Elevato costo computazionale: questo è uno svantaggio significativo quando i solutori basati sul gradiente devono affrontare grandi problemi di ottimizzazione e il costo dei calcoli del gradiente diventa proibitivo.
Data di pubblicazione: