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. www.machinelearning.ru Практически отсутствуют ограничения на входные данные, область поиска решения и критерий адаптивности. www.machinelearning.ru
• Возможность находить адекватное решение в условиях, когда другие методы либо не дают решения надлежащего качества, либо требуют слишком больших затрат вычислительных ресурсов. www.machinelearning.ru
• Креативность. nplus1.ru За счёт рекомбинации кусков решений могут возникать неожиданно эффективные результаты, которые трудно было бы предсказать. nplus1.ru
• Интерактивность. wiki.loginom.ru Можно включить в популяцию предложенные пользователем решения. wiki.loginom.ru

Основные недостатки эволюционных алгоритмов:

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