Vantagens:
1. Velocidade de convergência: Os métodos de otimização baseados em gradiente são mais rápidos e eficientes do que os métodos não baseados em gradiente porque usam as informações de gradiente que apontam para a direção da descida mais íngreme e, portanto, o processo de otimização atinge a solução ideal mínima mais rápido.
2. Amplamente aplicável: Os métodos de otimização baseados em gradiente são amplamente aplicáveis a muitos problemas de otimização.
3. Flexibilidade: Os métodos de otimização baseados em gradiente permitem que o usuário defina diferentes condições de terminação, tolerâncias e tamanhos de etapas, permitindo que eles ajustem a computação com base nos requisitos específicos do problema.
Desvantagens:
1. Sensibilidade aos parâmetros iniciais: Os métodos de otimização baseados em gradiente podem ser sensíveis aos parâmetros iniciais e o algoritmo de otimização pode convergir para um mínimo local em vez do ótimo global.
2. Incapacidade de lidar com funções objetivas com platôs: Os métodos de gradiente lutam para navegar por uma região onde o gradiente objetivo torna-se plano, o que pode levar a sistemas de convergência em regiões de platô.
3. Alto custo computacional: Esta é uma desvantagem significativa quando os solucionadores baseados em gradiente precisam lidar com grandes problemas de otimização e o custo dos cálculos de gradiente torna-se proibitivamente caro.
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