Ưu điểm:
1. Tốc độ hội tụ: Các phương pháp tối ưu dựa trên gradient nhanh hơn và hiệu quả hơn so với các phương pháp không dựa trên gradient vì chúng sử dụng thông tin về gradient chỉ hướng dốc nhất và do đó, quá trình tối ưu đạt được giải pháp tối ưu nhỏ nhất nhanh hơn.
2. Áp dụng rộng rãi: Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc được áp dụng rộng rãi cho nhiều bài toán tối ưu hóa.
3. Tính linh hoạt: Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc cho phép người dùng đặt các điều kiện kết thúc, dung sai và kích thước bước khác nhau, cho phép họ điều chỉnh tính toán dựa trên các yêu cầu bài toán cụ thể.
Nhược điểm:
1. Độ nhạy với các tham số ban đầu: Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc có thể nhạy cảm với các tham số ban đầu và thuật toán tối ưu hóa có thể hội tụ đến mức tối thiểu cục bộ thay vì tối ưu toàn cầu.
2. Không có khả năng xử lý các chức năng mục tiêu với các vùng cao nguyên: Các phương pháp gradient gặp khó khăn trong việc điều hướng qua một vùng nơi gradient mục tiêu trở nên bằng phẳng, điều này có thể dẫn đến các hệ thống hội tụ trong các vùng cao nguyên.
3. Chi phí tính toán cao: Đây là một nhược điểm đáng kể khi các bộ giải dựa trên độ dốc phải xử lý các vấn đề tối ưu hóa lớn và chi phí tính toán độ dốc trở nên đắt đỏ.
Ngày xuất bản: