В чем преимущества и недостатки прямых методов перед градиентными при оптимизации функций?

Преимущества прямых методов перед градиентными при оптимизации функций:

• Возможность оптимизации функций, аналитическое представление которых неизвестно. ami.nstu.ru Прямые методы основаны на вычислении только значений функции и не требуют выполнения условия дифференцируемости и записи целевой функции в аналитическом виде. portal.tpu.ru
• Сокращение этапа подготовки решения задачи. ami.nstu.ru При реализации прямых методов нет необходимости в определении первых и вторых производных. ami.nstu.ru

Недостатки прямых методов: скорость их сходимости невелика. portal.tpu.ru

Преимущества градиентных методов:

• Более высокая скорость сходимости. portal.tpu.ru Градиентные методы, в частности метод наискорейшего спуска, обладают линейной скоростью сходимости. ami.nstu.ru

Недостаток градиентных методов: необходимость частого вычисления производных от функции. elib.osu.ru