Frage 1
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Cómo puede ser representada una solución en un algoritmo evolutivo?
Frage 2
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¿La función de aptitud define la mejora de las soluciones de un algoritmo?
Frage 3
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¿La cruza aritmética completa es igual a?
Frage 4
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¿Qué es la cruza aritmética simple?
Antworten
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Es una variante de la cruza intermedia, en la cual se toman en cuenta los límites inferiores y superiores de las variables del problema a resolver
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Es una variante de la cruza avanzada, en la cual se toman en cuenta los valores de aptitud de cada individuo
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Es una variante de la mutación simple
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Es una variante de la selección por ruleta
Frage 5
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¿Qué hace la mutación por reordenamiento?
Antworten
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Selecciona una subcadena de bits y los coloca de manera invertida en la cadena mutada
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Selecciona una subcadena de cromosomas y los coloca de manera ordenada
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Selecciona solo los bits de mayor valor
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Selecciona los bits de menor valor
Frage 6
Frage
¿Cuáles son los dos tipos de problemas de optimización que se pueden resolver con los algoritmos evolutivos?
Antworten
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Optimización numérica y combinatoria
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Optimización compleja y dinámica
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Optimización dinámica y multi-objetivo
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Optimización binaria y real
Frage 7
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Tipos de caminos para resolver problemas de optimización
Frage 8
Frage
Selecciona los cinco elementos del algoritmo genético
Frage 9
Frage
En la selección de padres a través del método de la ruleta, ¿ el individuo menos apto puede ser seleccionado más de una vez?
Frage 10
Frage
Uno de sus objetivos es minimizar la mala distribución de los individuos en la población en función de sus valores esperados
Antworten
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Sobrante estocástico
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La ruleta
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Muestreo determinístico
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Universal estocástico
Frage 11
Frage
En la selección mediante torneo, ¿la selección es con base en comparaciones directas de los individuos?
Frage 12
Frage
¿ En qué año fueron desarrolladas las estrategias evolutivas (EE)?
Frage 13
Frage
¿La estrategia evolutiva (u+1)-EE fue propuesta por Rechenberg?
Frage 14
Frage
¿Las estrategias evolutivas simulan la evolución a nivel de los individuos, existe un operador de cruza, ya sea sexual o panmictico (más de dos padres), el cual, sin embargo actúa como un operador secundario?
Frage 15
Frage
¿La mutación en las estrategias evolutivas es el operador principal y utiliza números aleatorios generados con una distribución Gaussiana?
Frage 16
Frage
¿A qué nivel es la representación de las estrategias evolutivas?
Antworten
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Fenotípico
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Genotípico
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Binario
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Decimal
Frage 17
Frage
¿Cuáles son las 3 características o procesos de una estrategia evolutiva simple?
Antworten
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Codificación: Vectores con números reales
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Recombinación: Discreta o intermedia
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Selección de padres: Aleatoria uniforme
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Mutación: Intercambio de cromosomas
Frage 18
Frage
¿Cómo empieza el pseudocódigo de una estrategia evolutiva multimiembro, selecciona los dos primeros pasos?
Antworten
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Generar aleatoriamente una población inicial de soluciones
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Calcular la aptitud de la población inicial
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Reemplazar a los individuos menos aptos
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Realizar una mutación de los nuevos vastagos
Frage 19
Frage
¿La selección aleatoria no es sesgada por los valores de aptitud?
Frage 20
Frage
¿Cuál es la diferencia de codificación entre un algoritmo genético y una estrategia evolutiva?
Antworten
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Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de decodificación
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Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de mutación
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Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de selección
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Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de reemplazo
Frage 21
Frage
¿Cuáles son los dos parámetros que requiere la mutación, selecciona dos?
Antworten
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Media
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Desviación estándar
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Mediana
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Mejor
Frage 22
Frage
¿De qué manera puede ser la recombinación, selecciona dos?
Frage 23
Frage
¿Por quién y en qué año fue propuesta la Programación Evolutiva (PE)
Antworten
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Fogel en 1960
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Rechenberg en 1964
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Fibermang en 1915
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Passino en 1980
Frage 24
Frage
¿La programación evolutiva fue propuesta originalmente para evolucionar máquinas de estado finito?
Frage 25
Frage
¿Por quién y en qué año fue propuesta la evolución diferencial?
Antworten
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Storn y Price en 1995
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Friedman y Fogel en 1964
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Price y Fogel en 1915
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Friedman y Storn en 1980
Frage 26
Frage
¿Qué tipo de codificación utiliza la evolución diferencial?
Antworten
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Codificación real
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Codificación binaria
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Codificación líneal
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Codificación continua
Frage 27
Frage
¿La evolución diferencial es una estrategia de búsqueda poblacional?
Frage 28
Frage
¿El aprendizaje en un sistema inmune natural se da al incrementar el número de linfocitos que reconocen antígenos con frecuencia?
Frage 29
Frage
Se asume que un linfocito puede ser estimulado por otros linfocitos vecinos además de por antígenos, esta es la diferencia entre las teorías:
Antworten
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Basada en la teoría red y la teoría clásica
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Basada en mutación y cruza
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Basada en la teoría clásica y uniforme
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Basada en la teoría de red y estocástica
Frage 30
Frage
¿Los anticuerpos se producen cuando los linfocitos entra en contacto con los antígenos?
Frage 31
Frage
¿Los antígenos se encuentran en la superficie de las células de elementos extraños?
Frage 32
Frage
Las cuatro teorías del sistema inmune natural son:
Antworten
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Clásica
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Selección clonal
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Basada en red
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Basada en peligro
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Basada en antígenos
Frage 33
Frage
Se definía como la combinación de la lógica difusa, redes neuronales y algoritmos genéticos
Antworten
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Computo Inteligente
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Algoritmo Genético
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Programación Genética
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Redes neuronales
Frage 34
Frage
El computo Inteligente es el estudio de mecanismos adaptativos para generar o facilitar el comportamiento inteligente en ambientes complejos, inciertos y cambiantes
Frage 35
Frage
Los paradigmas del Computo Inteligente son:
Frage 36
Frage
Las redes neuronales están inspiradas en:
Antworten
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Cerebro biológico
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Pensamiento humano
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Teoría de Darwin
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ADN
Frage 37
Frage
Emulan la evolución de las especies y la supervivencia del más apto en algoritmos de búsqueda en espacios complejos
Antworten
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Algoritmos evolutivos
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Algoritmos genéticos
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Redes neuronales
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Sistemas difusos
Frage 38
Frage
Emula comportamientos sociales de organismos sencillos donde emerge cierto nivel de inteligencia
Frage 39
Frage
La principal aplicación de una red neuronal se centra en el [blank_start]reconocimiento de patrones[blank_end], la aplicación principal de los algoritmos evolutivos es la optimización de problemas. La [blank_start]inteligencia colectiva[blank_end] se centra en problemas de optimización, clasificación, agrupamiento, robótica, entre otros.
Antworten
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reconocimiento de patrones
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reconocimiento de tejidos nerviosos
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reconocimiento de inteligencia
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inteligencia colectiva
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red neuronal
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programación evolutiva
Frage 40
Frage
Los sistemas inmunes artificiales se centran en la optimización , el reconocimiento y clasificación de tareas. Los sistemas [blank_start]difusos[blank_end] se centran en el diseño de controladores.
Frage 41
Frage
Los [blank_start]Sistemas Inmunes Artificiales[blank_end] emulan el alto nivel de adaptación, paralelismo y distribución del sistema inmune
natural, Utilizan el aprendizaje, la memoria y la recuperación asociativa, Las aplicaciones se centran en la optimización,
el reconocimiento y clasificación de tareas.
Frage 42
Frage
Los elementos de una neurona son:
Antworten
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Dendritas
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Soma
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Axon
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Dendritas terminales
Frage 43
Frage
La unión entre dos neuronas mediante señales (naturaleza química en el exterior y eléctrica en el interior) se le conoce como [blank_start]sinapsis[blank_end]
Antworten
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sinapsis
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Dendritas
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Axon
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Neurotransmisores
Frage 44
Frage
Los elementos de una red neuronal artificial son:
Frage 45
Frage
Existen diferentes funciones de transferencias, las cuales son