Avantaje:
1. Viteza de convergență: Metodele de optimizare bazate pe gradient sunt mai rapide și mai eficiente decât metodele care nu sunt bazate pe gradient deoarece folosesc informațiile despre gradient care indică direcția de coborâre cea mai abruptă și, prin urmare, procesul de optimizare atinge soluția optimă minimă. Mai repede.
2. Aplicabil pe scară largă: Metodele de optimizare bazate pe gradient sunt aplicabile pe scară largă pentru multe probleme de optimizare.
3. Flexibilitate: Metodele de optimizare bazate pe gradient permit utilizatorului să stabilească diferite condiții de terminare, toleranțe și dimensiuni ale pașilor, permițându-le să ajusteze calculul în funcție de cerințele specifice ale problemei.
Dezavantaje:
1. Sensibilitate la parametrii inițiali: Metodele de optimizare bazate pe gradient pot fi sensibile la parametrii inițiali, iar algoritmul de optimizare poate converge la un minim local în loc de la optimul global.
2. Incapacitatea de a gestiona funcțiile obiective cu platouri: metodele de gradient se luptă să navigheze printr-o regiune în care gradientul obiectiv devine plat, ceea ce poate duce la sisteme de convergență în regiunile de platou.
3. Cost de calcul ridicat: Acesta este un dezavantaj semnificativ atunci când rezolutorii bazați pe gradient trebuie să se ocupe de probleme mari de optimizare, iar costul calculelor de gradient devine prohibitiv.
Data publicării: