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Descripción
Test por BETANIA HERNANDEZ OCAÑA, actualizado hace más de 1 año
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Creado por BETANIA HERNANDEZ OCAÑA
hace alrededor de 7 años
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Pregunta 1
Pregunta
Cómo puede ser representada una solución en un algoritmo evolutivo?
Respuesta
-
Genotipo y alelo
-
Fenotipo y alelo
-
Genotipo y fenotipo
-
Fenotipo y decodificación
Pregunta 2
Pregunta
¿La función de aptitud define la mejora de las soluciones de un algoritmo?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 3
Pregunta
¿La cruza aritmética completa es igual a?
Respuesta
-
Mutación uniforme
-
Mutación simple
-
Aritmética cruzada
-
Aritmética simple pero se aplica para todas las variables del cromosoma
Pregunta 4
Pregunta
¿Qué es la cruza aritmética simple?
Respuesta
-
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
-
Es una variante de la cruza avanzada, en la cual se toman en cuenta los valores de aptitud de cada individuo
-
Es una variante de la mutación simple
-
Es una variante de la selección por ruleta
Pregunta 5
Pregunta
¿Qué hace la mutación por reordenamiento?
Respuesta
-
Selecciona una subcadena de bits y los coloca de manera invertida en la cadena mutada
-
Selecciona una subcadena de cromosomas y los coloca de manera ordenada
-
Selecciona solo los bits de mayor valor
-
Selecciona los bits de menor valor
Pregunta 6
Pregunta
¿Cuáles son los dos tipos de problemas de optimización que se pueden resolver con los algoritmos evolutivos?
Respuesta
-
Optimización numérica y combinatoria
-
Optimización compleja y dinámica
-
Optimización dinámica y multi-objetivo
-
Optimización binaria y real
Pregunta 7
Pregunta
Tipos de caminos para resolver problemas de optimización
Respuesta
-
Programación matemática y métodos heurísticos
-
Algoritmos Evolutivos
-
Algoritmos de Inteligencia Colectiva
-
Matemáticas discretas
Pregunta 8
Pregunta
Selecciona los cinco elementos del algoritmo genético
Respuesta
-
Representación de Individuos
-
Mutación
-
Recombinación o cruza
-
Selección de padres
-
Reemplazo
-
Mapa genotipo
-
Alelos
Pregunta 9
Pregunta
En la selección de padres a través del método de la ruleta, ¿ el individuo menos apto puede ser seleccionado más de una vez?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 10
Pregunta
Uno de sus objetivos es minimizar la mala distribución de los individuos en la población en función de sus valores esperados
Respuesta
-
Sobrante estocástico
-
La ruleta
-
Muestreo determinístico
-
Universal estocástico
Pregunta 11
Pregunta
En la selección mediante torneo, ¿la selección es con base en comparaciones directas de los individuos?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 12
Pregunta
¿ En qué año fueron desarrolladas las estrategias evolutivas (EE)?
Respuesta
-
1964
-
2010
-
1915
-
2015
Pregunta 13
Pregunta
¿La estrategia evolutiva (u+1)-EE fue propuesta por Rechenberg?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 14
Pregunta
¿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?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 15
Pregunta
¿La mutación en las estrategias evolutivas es el operador principal y utiliza números aleatorios generados con una distribución Gaussiana?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 16
Pregunta
¿A qué nivel es la representación de las estrategias evolutivas?
Respuesta
-
Fenotípico
-
Genotípico
-
Binario
-
Decimal
Pregunta 17
Pregunta
¿Cuáles son las 3 características o procesos de una estrategia evolutiva simple?
Respuesta
-
Codificación: Vectores con números reales
-
Recombinación: Discreta o intermedia
-
Selección de padres: Aleatoria uniforme
-
Mutación: Intercambio de cromosomas
Pregunta 18
Pregunta
¿Cómo empieza el pseudocódigo de una estrategia evolutiva multimiembro, selecciona los dos primeros pasos?
Respuesta
-
Generar aleatoriamente una población inicial de soluciones
-
Calcular la aptitud de la población inicial
-
Reemplazar a los individuos menos aptos
-
Realizar una mutación de los nuevos vastagos
Pregunta 19
Pregunta
¿La selección aleatoria no es sesgada por los valores de aptitud?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 20
Pregunta
¿Cuál es la diferencia de codificación entre un algoritmo genético y una estrategia evolutiva?
Respuesta
-
Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de decodificación
-
Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de mutación
-
Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de selección
-
Las estrategias evolutivas no requieren un proceso de reemplazo
Pregunta 21
Pregunta
¿Cuáles son los dos parámetros que requiere la mutación, selecciona dos?
Respuesta
-
Media
-
Desviación estándar
-
Mediana
-
Mejor
Pregunta 22
Pregunta
¿De qué manera puede ser la recombinación, selecciona dos?
Respuesta
-
Sexual (dos padres)
-
Panmítica (más de dos padres)
-
Unaria (solo un padre)
-
Vacía (sin padres)
Pregunta 23
Pregunta
¿Por quién y en qué año fue propuesta la Programación Evolutiva (PE)
Respuesta
-
Fogel en 1960
-
Rechenberg en 1964
-
Fibermang en 1915
-
Passino en 1980
Pregunta 24
Pregunta
¿La programación evolutiva fue propuesta originalmente para evolucionar máquinas de estado finito?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 25
Pregunta
¿Por quién y en qué año fue propuesta la evolución diferencial?
Respuesta
-
Storn y Price en 1995
-
Friedman y Fogel en 1964
-
Price y Fogel en 1915
-
Friedman y Storn en 1980
Pregunta 26
Pregunta
¿Qué tipo de codificación utiliza la evolución diferencial?
Respuesta
-
Codificación real
-
Codificación binaria
-
Codificación líneal
-
Codificación continua
Pregunta 27
Pregunta
¿La evolución diferencial es una estrategia de búsqueda poblacional?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 28
Pregunta
¿El aprendizaje en un sistema inmune natural se da al incrementar el número de linfocitos que reconocen antígenos con frecuencia?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 29
Pregunta
Se asume que un linfocito puede ser estimulado por otros linfocitos vecinos además de por antígenos, esta es la diferencia entre las teorías:
Respuesta
-
Basada en la teoría red y la teoría clásica
-
Basada en mutación y cruza
-
Basada en la teoría clásica y uniforme
-
Basada en la teoría de red y estocástica
Pregunta 30
Pregunta
¿Los anticuerpos se producen cuando los linfocitos entra en contacto con los antígenos?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 31
Pregunta
¿Los antígenos se encuentran en la superficie de las células de elementos extraños?
Respuesta
- True
- False
Pregunta 32
Pregunta
Las cuatro teorías del sistema inmune natural son:
Respuesta
-
Clásica
-
Selección clonal
-
Basada en red
-
Basada en peligro
-
Basada en antígenos
Pregunta 33
Pregunta
Se definía como la combinación de la lógica difusa, redes neuronales y algoritmos genéticos
Respuesta
-
Computo Inteligente
-
Algoritmo Genético
-
Programación Genética
-
Redes neuronales
Pregunta 34
Pregunta
El computo Inteligente es el estudio de mecanismos adaptativos para generar o facilitar el comportamiento inteligente en ambientes complejos, inciertos y cambiantes
Respuesta
- True
- False
Pregunta 35
Pregunta
Los paradigmas del Computo Inteligente son:
Respuesta
-
Redes neuronales
-
Algoritmos evolutivos
-
Inteligencia Colectiva
-
Sistemas inmunes artificiales
-
Sistemas difusos
-
Ninguno de los anteriores
Pregunta 36
Pregunta
Las redes neuronales están inspiradas en:
Respuesta
-
Cerebro biológico
-
Pensamiento humano
-
Teoría de Darwin
-
ADN
Pregunta 37
Pregunta
Emulan la evolución de las especies y la supervivencia del más apto en algoritmos de búsqueda en espacios complejos
Respuesta
-
Algoritmos evolutivos
-
Algoritmos genéticos
-
Redes neuronales
-
Sistemas difusos
Pregunta 38
Pregunta
Emula comportamientos sociales de organismos sencillos donde emerge cierto nivel de inteligencia
Respuesta
-
Algoritmos de Inteligencia colectiva
-
Redes neuronales
-
Algoritmos evolutivos
-
Sistema Inmune Artificial
Pregunta 39
Pregunta
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.
Respuesta
-
reconocimiento de patrones
-
reconocimiento de tejidos nerviosos
-
reconocimiento de inteligencia
-
inteligencia colectiva
-
red neuronal
-
programación evolutiva
Pregunta 40
Pregunta
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.
Respuesta
-
difusos
-
inmunes artificiales
-
de inteligencia colectiva
Pregunta 41
Pregunta
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.
Respuesta
-
Sistemas Inmunes Artificiales
-
Algoritmos de inteligencia colectiva
-
Algoritmos evolutivos
Pregunta 42
Respuesta
-
Dendritas
-
Soma
-
Axon
-
Dendritas terminales
Pregunta 43
Pregunta
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]
Respuesta
-
sinapsis
-
Dendritas
-
Axon
-
Neurotransmisores
Pregunta 44
Pregunta
Los elementos de una red neuronal artificial son:
Respuesta
-
Unidades de procesamiento (neuronas)
-
Peso sináptico
-
Regla de propagación
-
Función de transferencia
-
Función de salida
-
Ninguna de las anteriores
Pregunta 45
Pregunta
Existen diferentes funciones de transferencias, las cuales son
Respuesta
-
Función escalón
-
Función lineal y mixta
-
Función sigmoidal
-
Función de propagación
-
Ninguna de las anteriores
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