Test
PEAG QUIZ (Nr. 1, Nr. 2, Nr. 3)
Este test tiene tiempo límite, así que se abre en el reproductor de siempre.
Preguntas del test (24)
1
În algoritmii genetici, rerezentarea prin șiruri de numere întregi- AEste preferabila pentru probleme de optimizare
- BEste doar un exercitiu de implementare, nefiind necesara
- CE preferabila atunci cand pentru fiecare gena sunt posibile mai mult de doua
valori distincte - Dnu este utilizata in algoritmi genetic
- ENu poate fi utilizata in cazul atributelor ordinale
2In algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
- ANu permite utilizarea de operatori de mutatie
- BNu este utilizata
- CAre nevoie de operatori special definitiI
- DNu permite utilizarea de operatori de recombinare
- ENu permite mai mult de doua gene cu aceeasi valoare intr-un cromozom
3Tipurile 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- A2,4,6
- B1,4,6
- C2,4,6,8
- D1,3,5,7
- E2,3,4
4Intr-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;- A6,7,8
- B5
- C2,4
- D1,3
- E9,10
5In algoritmii genetici, reprezentarea binara
- AEste cea mai utilizata varianta de reprezentare a genotipurilor
- BNu e utilizata pentru algoritmi genetici
- CA fost primul tip de reprezentare a cromozomilor in algoritmi geneticI
- DDuce mereu la rezultate optime
- ENu depinde de problema rezolvata
6Componentele 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;- A1,2,5,6,7,14,15
- B1,3,5,7,10,12,14,15
- C2,4,6,8,11,13
- D2,4,5,9,15
- E1,3,5,6,10,13,14,15
7Calculul evolutiv este inspirat din
- ARevolutia industriata
- BSocietatea cunoasterii
- CSocietatea informationala
- DNoua revolutie agrara
- EEvolutia naturala biologica
8Algoritmul 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;- A1,2,5,7
- B1,5,7,8
- C1,2,4,7
- D1,4,6,7
- E3,4,6,8
9Caracteristicile 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.- ANu exista algoritm genetic canonic
- B2,4,6,7
- C1,3,5,8
- DNici una din variantele A,B,C,E
- E2,3,6,7,9
10Care 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- AToti operatorii de mai sus
- B2,7,10,12,17,21
- C1,3,4,7,10,13,16,17,20
- D3,4,5,6,7,12,18,19,21
- E5,6,14,15,16,18,19,20
11In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de
mutatie:- AEste utilizata doar in probleme cu constringeri
- BEste realizata cu probabilitate mica
- CUtilizeaza populatia curenta
- DUtilizeaza populatia de copii
- EDetermina structura cromozomiala
- FEste de tip neuniform
- GAlege pentru mutatie in medie jumatate de indivizi
- HEste efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm
- IEste efectuata iterativ
- JEste efectuata imediat ce este disponibila o populatie de copii
12In cadrul unui algoritm genetic operatia de recombinare:
- AEste efectuata o singura data dupa prima etapa de selectie a parintilor
- BEste utilizata cu probabilitate mica
- CIn general probabilitatea de recombinare nu conteaza in rezolvarea
problemelor prin algoritmi genetici - DEste efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm genetic
- EEste efectuata imediat inaintea fiecare proceduri de mutatie
- FEste efectuata imediat dupa fiecare etapa de selectie a parintilor
- GEste utilziata cu probabilitate mare
- HEste efectuata iterativ
- IEste utilizata doar in probleme fara constrangeri
- JUtilizeaza populatia de parinti
13In cadrul unui algoritm evolutiv populatia initiala
- AEste generata la inceputul fiecarui ciclu evolutiv
- BEste generata utilizand distributia pe probabilitate normala
- CEste generata inaintea inceperii evolutiei propriu-zise
- DEste generata dupa fiecare ciclu evolutiv
- EEste generata utilizand distributia de probabilitate uniforma
- FEste generata aleator
- GEste setata pe multimea vida
14In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de
recombinare:- AEste de tip local sau global
- BEste efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm
- CAlege pentru recombinare in medie jumatate de indivizi
- DEste realizata cu probabilitate mica
- EDetermina structura cromozomiala
- FUtilizeaza poplatia curenta
- GEste efectuata o singura data, dupa prima etapa de generare a unei
populatii - HDetermina obtinerea unui multiset de copii in …
- IEste utilizata doar in probleme cu constrangeri
- JEste efectuata iterativ
15In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, reprezentarea
cromozomilor- AInfluenteaza tipul de recombinare folosit
- BSe alege in functie de problema care se rezolva
- CPoate fi numai de tip siruri de numere intregi sau reale
- DPoate fi oricare dintre: siruri binare, siruri de numere intregi, siruri de
numere reale, permutari - EAre influenta asupra mecanismului de selectie a generatiei urmatoare
- FNu influenteaza tipul de mutatie folosit(discreta/ nediscreta)
- GPoate fi numai de siruri de numere reale
- HContine atat descrierea individului candidat cat si parametrii care ..
16In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a parintilor
- AIntotdeauna este bazata pe o distributie de probabilitate de selectie
- BUtilizeaza populatia curenta
- CEste efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm genetic
- DEste utilizata doar in probleme cu constringeri
- EEste efectuata imediat inaintea fiecarei proceduri de mutatie
- FEste efectuata imediat ce este disponibila o populatie curenta evaluata
- GEste efectuata o singura data dupa prima etapa de generare a unei
populatii - HAlege in general indivizi pe baza factorului varsta
- IEste efectuata iterativ
- JPoate fi realizata prin utilizarea unei distributii de probabilitate de
selectie
17Fie 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:- A3 si 13
- B1 si 15
- C1 si 14
- D4 si 8
- E1 si 12
- F4 si 15
- G3 si 15
- H2 si 13
- I2 si 14
- J2 si 15
18In cadrul unui algoritm genetic operatia de mutatie
- AAre probabilitate mica
- BSe aplica doar daca divesitatea genetica scade sub un prag x dat
- CIntotdeauna produce indivizi fezabili
- DSe aplica asupra descendentilor produsi de operatia de recombinare
- ESe aplica asupra mutlisetului de parinti
- FSe aplica asupra populatiei curente
- GSe utilizeaza doar in probleme cu constrangeri
- HPoate sa produca indivizi nefezabili
- ISe efectueaza o singura data, dupa generarea populatiei initiale
- JSe aplica imediat inaintea fiecarei etape de selectie a generatiei
urmatoare
19In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a supravietuitorilor
- AUtilizeaza intotdeauna factori aleatori
- BIn unele variante necesita calcularea unei distributii de probabilitate de
selectie - CIndivizii alesi sunt intotdeauna fezabili
- DDuce la cresterea calitatii medii a populatiei curente
- ESe aplica la inceputul fiecarei iteratii
- FUneori utilizeaza factori aleatori
- GSe aplica asupra populatiei curente
- HGaranteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara.
Daca foloseste selectia bazata pe varsta. - IAsigura perpetuarea individului cu calitate maxima din populatia
curenta - JSe aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curenta
20În algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
- ANu permite utilizarea de operatori de recombinare
- BNu permite utilizarea de operatori de mutație
- CNu permite mai mult de două gene cu aceeași valoare într-un cromozom
- DNecesită operatori de variație special definiți
21ntr-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- A1, 3
- B2,3
- C9
- D4,5
- E6, 7, 8
22Fie 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?- AC1=[ 2 6 7 8 10 5 1 9 3 4 ], C2=[ 2 8 1 3 6 7 5 10 4 9 ]
- BC1=[ 6 8 7 10 5 1 9 3 4 2 ], C2=[ 9 1 8 3 6 7 5 10 4 2 ]
- CC1=[ 6 7 8 10 5 1 9 3 4 2 ], C2=[ 9 8 1 3 6 7 5 10 4 2 ]
- DC1=[ 8 7 10 5 1 9 3 4 2 6 ], C2=[ 2 9 1 8 3 6 7 5 10 4 ]
- EC1=Y, C2=X
23Fie 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:- Aa, b
- Be, f
- Ca, c
- Dh, i
- Ef, i
24În 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.- A2, 3, 4, 5, 6, 11
- B4, 8, 11
- C2, 4, 5, 6, 12
- D6, 8, 11
- E1, 7
Información
- Descripción
- Sunt aproximativ toate intrebarile din cele 3 bilete.
- Autor
- Harton David
- Idioma
- English
- Visitas
- 1.145
- Valoración
- Aún sin valoraciones Valora este test