В чем основные преимущества и недостатки эволюционных алгоритмов перед другими методами машинного обучения?

Основные преимущества эволюционных алгоритмов перед другими методами машинного обучения:

• Применимость к широкому классу задач. 1 Практически отсутствуют ограничения на входные данные, область поиска решения и критерий адаптивности. 1
• Возможность находить адекватное решение в условиях, когда другие методы либо не дают решения надлежащего качества, либо требуют слишком больших затрат вычислительных ресурсов. 1
• Креативность. 2 За счёт рекомбинации кусков решений могут возникать неожиданно эффективные результаты, которые трудно было бы предсказать. 2
• Интерактивность. 3 Можно включить в популяцию предложенные пользователем решения. 3

Основные недостатки эволюционных алгоритмов:

• Отсутствие гарантии нахождения оптимального решения за конечное время. 3 Алгоритм реализует локальную оптимизацию. 3
• Слабая теоретическая база. 3 Алгоритм является эвристическим, то есть точность и строгость постановки приносятся в жертву реализуемости. 3
• Сложность в использовании. 3 Может потребоваться настройка параметров модели, оптимизируемой с помощью эволюционного алгоритма. 3
• Высокие вычислительные затраты. 3 Алгоритм не является масштабируемым. 3