18287660
Descripción
Test por Harton David, actualizado hace más de 1 año
|
Creado por Harton David
hace más de 5 años
|
|
Pregunta 1
Pregunta
În algoritmii genetici, rerezentarea prin șiruri de numere întregi
Respuesta
-
Este preferabila pentru probleme de optimizare
-
Este doar un exercitiu de implementare, nefiind necesara
-
E preferabila atunci cand pentru fiecare gena sunt posibile mai mult de doua valori distincte
-
nu este utilizata in algoritmi genetic
-
Nu poate fi utilizata in cazul atributelor ordinale
Pregunta 2
Pregunta
In algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
Respuesta
-
Nu permite utilizarea de operatori de mutatie
-
Nu este utilizata
-
Are nevoie de operatori special definitiI
-
Nu permite utilizarea de operatori de recombinare
-
Nu permite mai mult de doua gene cu aceeasi valoare intr-un cromozom
Pregunta 3
Pregunta
Tipurile de probleme care pot fi rezolvate pe baza calculului evolutiv sînt: 1.
Problemele de optimizare; 2.Probleme de cautare in spatiul solutilor; 3. Prelucrarea
datelor de dimensiune mare(big-data); 4. Probleme de modelare; 5.Probleme de
validare a datelor; 6. Probleme de simulare; 7 Alocarea dinamica a datelor in
memoria calculatorului; 8. Deplasarea autonoma a vechiculelor
Respuesta
-
2,4,6
-
1,4,6
-
2,4,6,8
-
1,3,5,7
-
2,3,4
Pregunta 4
Pregunta
Intr-un algoritm evolutiv, functia de tip calitate: 1. Evalueaza calitatea algoritmului,
2. Evalueaza calitatea fiecarui candidat; 3. Evalueaza viteza de gasire a solutiei fata
de consumul de resurse; 4. Trebuie maximizata; 5. Stabileste daca un descendent
este acceptabil; 6. Selecteaza indivizii care se vor reproduce; 7. Selecteaza indivizii
care trec in generatia urmatoare; 8. Contine un factor aleator; 9. Evalueaza calitatea
populatiei curente; 10. Evalueaza calitatea populatiei curente fata de cea din
generatia anterioara;
Respuesta
-
6,7,8
-
5
-
2,4
-
1,3
-
9,10
Pregunta 5
Pregunta
In algoritmii genetici, reprezentarea binara
Respuesta
-
Este cea mai utilizata varianta de reprezentare a genotipurilor
-
Nu e utilizata pentru algoritmi genetici
-
A fost primul tip de reprezentare a cromozomilor in algoritmi geneticI
-
Duce mereu la rezultate optime
-
Nu depinde de problema rezolvata
Pregunta 6
Pregunta
Componentele algoritmilor evolutivi sunt: 1. Reprezentarea; 2. Probabilitatea de
mutatie; 3. Functia de evaluare; 4. Probabilitatea de recombinare; 5. Populatia; 6.
Generarea de numere aleatoare; 7. Mecanismul de selectie a parintilor; 8. Generarea
de permutari; 9. Reprezentarea grafica a evolutiei calitatii; 10; Operatorii de variatie;
11. Stabilirea diversitatii genetice a populatiei; 12. Mecanismul de inlocuire a
populatiei curente; 13. Hillclimbing; 14; Initializarea populatiei; 15. Conditia de
terminare;
Respuesta
-
1,2,5,6,7,14,15
-
1,3,5,7,10,12,14,15
-
2,4,6,8,11,13
-
2,4,5,9,15
-
1,3,5,6,10,13,14,15
Pregunta 7
Pregunta
Calculul evolutiv este inspirat din
Respuesta
-
Revolutia industriata
-
Societatea cunoasterii
-
Societatea informationala
-
Noua revolutie agrara
-
Evolutia naturala biologica
Pregunta 8
Pregunta
Algoritmul Hillclimbing: 1. Se aplica asupra unui singur punct din spatiul de
cautare; 2. Aplicarea se poate repeta pentru mai multe puncte pentru a creste
performantele; 3. Este inspirat din tehnicilie de alpinism; 4. Gaseste intotdeauna
solutia optima; 5. Gaseste uneori solutia optima; 6. Calculele se incheie atunci cand
temperatura sistemului devine 0; 7. De obicei gaseste un punct de optim local; 8. Se
utilizeaza numai pentru reprezentarea cu siruri de numere reale;
Respuesta
-
1,2,5,7
-
1,5,7,8
-
1,2,4,7
-
1,4,6,7
-
3,4,6,8
Pregunta 9
Pregunta
Caracteristicile unui algoritm genetic clasic(canonic) sunt: 1. Reprezentarea
populatiei este realizata prin intermediul sirurilor binare; 2. Reprezentarea populatiei
este realizata prin intermediul sirurilor de numere naturale; 3. Probabilitatea de
selectie a unui individ in multisetul parintilor este proportionala cu valoarea functiei de
evaluare pentu el; 4. Probabilitatea de selectie a unui individ in multisetul parintilor
este data de pozitia individului in erarhia populatiei, determinata pe baza functiei de
evaluare; 5. Probabilitatea efectuarii unei mutatii este mica; 6. Probabilitatea
efectuarii unei mutatii este mare; 7. Probabilitatea efectuarii recombinarii este mica;
8. Probabilitatea efectuarii recombinarii este mare; 9. Inlocuirea populatiei curente se
face pe baza de varsta.
Respuesta
-
Nu exista algoritm genetic canonic
-
2,4,6,7
-
1,3,5,8
-
Nici una din variantele A,B,C,E
-
2,3,6,7,9
Pregunta 10
Pregunta
Care din urmatorii operatori pot fi utilizati intr-un algoritm genetic care foloseste
reprezentarea prin siruri de numere reale: 1. Negarea; 2. Negarea Fuzzy; 3.
Resetarea aleatoare; 4. Fluaj; 5. Mutatia uniforma; 6. Mutatia neuniforma cu
distributie fixata; 7. Mutatia locala; 8. Interschimbarea; 9. Inserarea; 10. Mutatia
Rapida; 11. Amestecu; 12. Mutatia globala; 13. Inversiunea; 14. Unipunct; 15;
Multipunct; 16. Uniforma; 17. Recombinarea radacinilor; 18; Aritmetica simpla; 19.
Aritmetica singulara; 20 Aritmetica totala; 21. Recombinarea sirurilor maxima; 22.
PMC; 23. Recombinare de ordine; 24. Recombinarea muchilor; 25. Recombinarea
Ciclica
Respuesta
-
Toti operatorii de mai sus
-
2,7,10,12,17,21
-
1,3,4,7,10,13,16,17,20
-
3,4,5,6,7,12,18,19,21
-
5,6,14,15,16,18,19,20
Pregunta 11
Pregunta
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de
mutatie:
Respuesta
-
Este utilizata doar in probleme cu constringeri
-
Este realizata cu probabilitate mica
-
Utilizeaza populatia curenta
-
Utilizeaza populatia de copii
-
Determina structura cromozomiala
-
Este de tip neuniform
-
Alege pentru mutatie in medie jumatate de indivizi
-
Este efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm
-
Este efectuata iterativ
-
Este efectuata imediat ce este disponibila o populatie de copii
Pregunta 12
Pregunta
In cadrul unui algoritm genetic operatia de recombinare:
Respuesta
-
Este efectuata o singura data dupa prima etapa de selectie a parintilor
-
Este utilizata cu probabilitate mica
-
In general probabilitatea de recombinare nu conteaza in rezolvarea problemelor prin algoritmi genetici
-
Este efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm genetic
-
Este efectuata imediat inaintea fiecare proceduri de mutatie
-
Este efectuata imediat dupa fiecare etapa de selectie a parintilor
-
Este utilziata cu probabilitate mare
-
Este efectuata iterativ
-
Este utilizata doar in probleme fara constrangeri
-
Utilizeaza populatia de parinti
Pregunta 13
Pregunta
In cadrul unui algoritm evolutiv populatia initiala
Respuesta
-
Este generata la inceputul fiecarui ciclu evolutiv
-
Este generata utilizand distributia pe probabilitate normala
-
Este generata inaintea inceperii evolutiei propriu-zise
-
Este generata dupa fiecare ciclu evolutiv
-
Este generata utilizand distributia de probabilitate uniforma
-
Este generata aleator
-
Este setata pe multimea vida
Pregunta 14
Pregunta
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de
recombinare:
Respuesta
-
Este de tip local sau global
-
Este efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm
-
Alege pentru recombinare in medie jumatate de indivizi
-
Este realizata cu probabilitate mica
-
Determina structura cromozomiala
-
Utilizeaza poplatia curenta
-
Este efectuata o singura data, dupa prima etapa de generare a unei populatii
-
Determina obtinerea unui multiset de copii in …
-
Este utilizata doar in probleme cu constrangeri
-
Este efectuata iterativ
Pregunta 15
Pregunta
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, reprezentarea
cromozomilor
Respuesta
-
Influenteaza tipul de recombinare folosit
-
Se alege in functie de problema care se rezolva
-
Poate fi numai de tip siruri de numere intregi sau reale
-
Poate fi oricare dintre: siruri binare, siruri de numere intregi, siruri de numere reale, permutari
-
Are influenta asupra mecanismului de selectie a generatiei urmatoare
-
Nu influenteaza tipul de mutatie folosit(discreta/ nediscreta)
-
Poate fi numai de siruri de numere reale
-
Contine atat descrierea individului candidat cat si parametrii care ..
Pregunta 16
Pregunta
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a parintilor
Respuesta
-
Intotdeauna este bazata pe o distributie de probabilitate de selectie
-
Utilizeaza populatia curenta
-
Este efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm genetic
-
Este utilizata doar in probleme cu constringeri
-
Este efectuata imediat inaintea fiecarei proceduri de mutatie
-
Este efectuata imediat ce este disponibila o populatie curenta evaluata
-
Este efectuata o singura data dupa prima etapa de generare a unei populatii
-
Alege in general indivizi pe baza factorului varsta
-
Este efectuata iterativ
-
Poate fi realizata prin utilizarea unei distributii de probabilitate de selectie
Pregunta 17
Pregunta
Fie urmatorul cromozom de tip permutare {7, 6, 12, 14, 3, 10, 8, 15, 11, 5,
4, 1, 13, 2, 9} In urma aplicarii operatorului de mutatie prin amestec s-a
obitnut cromozomul {7, 14, 13, 12, 1, 15, 2, 8, 6, 3, 11, 5, 10, 4, 9 }. Cele
doua pozitii utilizate pentru amestesc sunt:
Respuesta
-
3 si 13
-
1 si 15
-
1 si 14
-
4 si 8
-
1 si 12
-
4 si 15
-
3 si 15
-
2 si 13
-
2 si 14
-
2 si 15
Pregunta 18
Pregunta
In cadrul unui algoritm genetic operatia de mutatie
Respuesta
-
Are probabilitate mica
-
Se aplica doar daca divesitatea genetica scade sub un prag x dat
-
Intotdeauna produce indivizi fezabili
-
Se aplica asupra descendentilor produsi de operatia de recombinare
-
Se aplica asupra mutlisetului de parinti
-
Se aplica asupra populatiei curente
-
Se utilizeaza doar in probleme cu constrangeri
-
Poate sa produca indivizi nefezabili
-
Se efectueaza o singura data, dupa generarea populatiei initiale
-
Se aplica imediat inaintea fiecarei etape de selectie a generatiei urmatoare
Pregunta 19
Pregunta
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a supravietuitorilor
Respuesta
-
Utilizeaza intotdeauna factori aleatori
-
In unele variante necesita calcularea unei distributii de probabilitate de selectie
-
Indivizii alesi sunt intotdeauna fezabili
-
Duce la cresterea calitatii medii a populatiei curente
-
Se aplica la inceputul fiecarei iteratii
-
Uneori utilizeaza factori aleatori
-
Se aplica asupra populatiei curente
-
Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara. Daca foloseste selectia bazata pe varsta.
-
Asigura perpetuarea individului cu calitate maxima din populatia curenta
-
Se aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curenta
Pregunta 20
Pregunta
În algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
Respuesta
-
Nu permite utilizarea de operatori de recombinare
-
Nu permite utilizarea de operatori de mutație
-
Nu permite mai mult de două gene cu aceeași valoare într-un cromozom
-
Necesită operatori de variație special definiți
Pregunta 21
Pregunta
ntr-un algoritm evolutiv, funcția fitness: 1. Evaluează calitatea algoritmului; 2.
Trebuie selectată aleator; 3. Evaluează viteza de găsire a soluției față de consumul de
resurse; 4. Trebuie modificată la fiecare iterație; 5. Selectează indivizii care se vor
reproduce; 6. Selectează indivizii care trec în generația următoare; 7. Evaluează
calitatea populației curente față de cea a populației inițiale; 8. Evaluează calitatea
populației curente față de cea din generația anterioară; 9. Evaluează calitatea fiecărui
candidat
Respuesta
-
1, 3
-
2,3
-
9
-
4,5
-
6, 7, 8
Pregunta 22
Pregunta
Fie X=[ 6 1 8 10 5 7 9 3 4 2 ] și Y=[ 9 8 7 3 6 1 5 10 4 2 ] permutări. Care urmași
sînt generați prin utilizarea operatorului CX?
Respuesta
-
C1=[ 2 6 7 8 10 5 1 9 3 4 ], C2=[ 2 8 1 3 6 7 5 10 4 9 ]
-
C1=[ 6 8 7 10 5 1 9 3 4 2 ], C2=[ 9 1 8 3 6 7 5 10 4 2 ]
-
C1=[ 6 7 8 10 5 1 9 3 4 2 ], C2=[ 9 8 1 3 6 7 5 10 4 2 ]
-
C1=[ 8 7 10 5 1 9 3 4 2 6 ], C2=[ 2 9 1 8 3 6 7 5 10 4 ]
-
C1=Y, C2=X
Pregunta 23
Pregunta
Fie următorii doi cromozomi de tip permutare: {6, 3, 11, 7, 14, 8, 5, 15, 1, 2, 4,
13, 9, 10, 12 } și {7, 1, 15, 13, 2, 14, 6, 10, 12, 11, 4, 8, 3, 9, 5}. Aplicînd operatorul de
recombinare PMX, cu pozițiile 4 și 8 se obțin descendenții:
Respuesta
-
a, b
-
e, f
-
a, c
-
h, i
-
f, i
Pregunta 24
Pregunta
În cadrul unui algoritm genetic operația de selecție a supraviețuitorilor: 1. Se
aplică asupra populației curente; 2. În unele variante necesită calcularea unei distribuții
de probabilitate de selecție; 3. Utilizează întotdeauna factori aleatori; 4. Alege
generația următoare dintre indivizii disponibili după operația de mutație; 5. Indivizii
aleși sînt întotdeauna fezabili; 6. Uneori utilizează factori aleatori; 7. Asigură
perpetuarea individului cu calitate maximă din populația curentă; 8. Duce la creșterea
calității medii a populației curente; 9. Garantează obținerea unei generații cu calitate
medie superioară, dacă folosește selecția bazată pe vîrstă; 10.Se aplică la începutul
fiecărei iterații; 11. Se aplică asupra descendenților obținuți din populația curentă; 12.
Se aplică asupra populației curente și asupra descendenților obținuți din populația
curentă.
Respuesta
-
2, 3, 4, 5, 6, 11
-
4, 8, 11
-
2, 4, 5, 6, 12
-
6, 8, 11
-
1, 7
¿Quieres crear tus propios Tests gratis con GoConqr? Más información.