Некоторые преимущества стохастического моделирования перед детерминированным:

• Учёт неопределённости и случайности. 1 Стохастические модели подходят для сценариев с непредсказуемым будущим. 1 Они предлагают широкий спектр возможных результатов, что позволяет оценить вероятность различных сценариев и сделать осознанный выбор. 1
• Возможность оценки не только среднего значения, но и разброса значений. 3 Стохастическое моделирование даёт информацию о вероятностях появления тех или иных значений при конкретном испытании и их зависимости от различных факторов. 3
• Проще выбираются из локальных экстремумов. 2 Благодаря обширному вероятностному подходу стохастические методы имеют больше возможностей по достижению глобальных. 2

Некоторые недостатки стохастического моделирования перед детерминированным:

• Требуют большего объёма данных и вычислительных ресурсов. 1 Это может быть ограничением в ситуациях с ограниченными ресурсами. 1
• Более сложны для интерпретации. 1 Из-за вероятностного характера выходных данных стохастические модели требуют тонкого понимания вероятностных и статистических концепций. 1
• Трудоёмкость исследования. 3 Исследование стохастических моделей существенно выше, чем моделей детерминированных: значительно возрастает объём исходной информации, необходимо многократное исследование модели. 3