Avantajları:
1. Yakınsama hızı: Eğim tabanlı optimizasyon yöntemleri, gradyan tabanlı olmayan yöntemlere göre daha hızlı ve verimlidir çünkü en dik iniş yönünü gösteren gradyan bilgisini kullanırlar ve bu nedenle optimizasyon süreci minimum optimum çözüme ulaşır. Daha hızlı.
2. Yaygın olarak uygulanabilir: Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, birçok optimizasyon problemine yaygın olarak uygulanabilir.
3. Esneklik: Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, kullanıcının farklı sonlandırma koşulları, toleranslar ve adım boyutları belirlemesine izin vererek, hesaplamayı belirli problem gereksinimlerine göre ayarlamalarına olanak tanır.
Dezavantajları:
1. İlk parametrelere duyarlılık: Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, başlangıç parametrelerine duyarlı olabilir ve optimizasyon algoritması, genel optimum yerine yerel bir minimuma yakınsayabilir.
2. Yaylalarla amaç fonksiyonlarını ele alamama: Gradyan yöntemleri, objektif gradyanın düzleştiği bir bölgede gezinmek için mücadele eder, bu da plato bölgelerinde yakınsama sistemlerine yol açabilir.
3. Yüksek hesaplama maliyeti: Bu, gradyan tabanlı çözücüler büyük optimizasyon problemleriyle uğraşmak zorunda kaldığında ve gradyan hesaplamalarının maliyeti engelleyici derecede pahalı hale geldiğinde önemli bir dezavantajdır.
Yayın tarihi: