Fordeler
1. Tillater utforskning av et bredt spekter av problemområder: Simulert gløding kan utforske et stort problemrom og finne den optimale løsningen uavhengig av problemets kompleksitet.
2. Unngår å bli sittende fast i lokale optima: Simulert annealing-algoritme unngår å bli fanget i lokale optima og hopper ut av dem. Dette gjør at algoritmen kan finne en global optimal løsning i stedet for en lokal.
3. Tidsbesparende: Simulert gløding kan ofte spare tid ved å konvergere raskt på en løsning, spesielt i problemer som krever mange beregninger.
4. Krever ikke strenge krav: Simulert annealing er ikke en streng matematisk algoritme og er fleksibel siden den kan modifiseres for å passe spesifikke problemer.
Ulemper
1. Kompleksitet: Simulert annealing er en vanskelig algoritme å forstå og implementere, som krever avansert forståelse av matematikk og beregningsvitenskap.
2. Langsom konvergens: Algoritmen kan konvergere til en løsning veldig sakte eller konvergere til en suboptimal løsning. Derfor kan det kreve betydelige tidsinvesteringer å finne en konvergert løsning.
3. Mange iterasjoner og repetisjoner: Simulert annealing kan kreve flere iterasjoner og repetisjoner, noe som kan være beregningsmessig kostbart.
4. Følsom for startforhold: Algoritmen er følsom for startforholdene eller utgangspunktet, noe som kan påvirke algoritmens resultater betydelig.
Publiseringsdato: