Fordeler:
1. Konvergenshastighet: Gradientbaserte optimaliseringsmetoder er raskere og mer effektive enn ikke-gradientbaserte metoder fordi de bruker gradientinformasjonen som peker mot retningen til den bratteste nedstigningen, og derfor når optimaliseringsprosessen minimum optimal løsning raskere.
2. Allment anvendelig: Gradientbaserte optimaliseringsmetoder er allment anvendelige for mange optimaliseringsproblemer.
3. Fleksibilitet: Gradientbaserte optimaliseringsmetoder lar brukeren angi forskjellige termineringsbetingelser, toleranser og trinnstørrelser, slik at de kan justere beregningen basert på de spesifikke problemkravene.
Ulemper:
1. Følsomhet for initiale parametere: Gradientbaserte optimaliseringsmetoder kan være følsomme for initiale parametere, og optimaliseringsalgoritmen kan konvergere til et lokalt minimum i stedet for det globale optimum.
2. Manglende evne til å håndtere objektive funksjoner med platåer: Gradientmetoder sliter med å navigere gjennom en region hvor den objektive gradienten blir flat, noe som kan føre til konvergenssystemer i platåregioner.
3. Høy beregningskostnad: Dette er en betydelig ulempe når gradientbaserte løsere må håndtere store optimaliseringsproblemer, og kostnadene ved gradientberegningene blir uoverkommelig dyre.
Publiseringsdato: