Inteligencia artificial: Algoritmos Evolutivos

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Cómo puede ser representada una solución en un algoritmo evolutivo?

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¿La función de aptitud define la mejora de las soluciones de un algoritmo?

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¿La cruza aritmética completa es igual a?

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¿Qué es la cruza aritmética simple?

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¿Qué hace la mutación por reordenamiento?

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¿Cuáles son los dos tipos de problemas de optimización que se pueden resolver con los algoritmos evolutivos?

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Tipos de caminos para resolver problemas de optimización

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Selecciona los cinco elementos del algoritmo genético

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En la selección de padres a través del método de la ruleta, ¿ el individuo menos apto puede ser seleccionado más de una vez?

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Uno de sus objetivos es minimizar la mala distribución de los individuos en la población en función de sus valores esperados

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En la selección mediante torneo, ¿la selección es con base en comparaciones directas de los individuos?

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¿ En qué año fueron desarrolladas las estrategias evolutivas (EE)?

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¿La estrategia evolutiva (u+1)-EE fue propuesta por Rechenberg?

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¿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?

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¿La mutación en las estrategias evolutivas es el operador principal y utiliza números aleatorios generados con una distribución Gaussiana?

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¿A qué nivel es la representación de las estrategias evolutivas?

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¿Cuáles son las 3 características o procesos de una estrategia evolutiva simple?

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¿Cómo empieza el pseudocódigo de una estrategia evolutiva multimiembro, selecciona los dos primeros pasos?

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¿La selección aleatoria no es sesgada por los valores de aptitud?

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¿Cuál es la diferencia de codificación entre un algoritmo genético y una estrategia evolutiva?

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¿Cuáles son los dos parámetros que requiere la mutación, selecciona dos?

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¿De qué manera puede ser la recombinación, selecciona dos?

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¿Por quién y en qué año fue propuesta la Programación Evolutiva (PE)

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¿La programación evolutiva fue propuesta originalmente para evolucionar máquinas de estado finito?

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¿Por quién y en qué año fue propuesta la evolución diferencial?

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¿Qué tipo de codificación utiliza la evolución diferencial?

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¿La evolución diferencial es una estrategia de búsqueda poblacional?

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¿El aprendizaje en un sistema inmune natural se da al incrementar el número de linfocitos que reconocen antígenos con frecuencia?

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Se asume que un linfocito puede ser estimulado por otros linfocitos vecinos además de por antígenos, esta es la diferencia entre las teorías:

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¿Los anticuerpos se producen cuando los linfocitos entra en contacto con los antígenos?

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¿Los antígenos se encuentran en la superficie de las células de elementos extraños?

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Las cuatro teorías del sistema inmune natural son:

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Se definía como la combinación de la lógica difusa, redes neuronales y algoritmos genéticos

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El computo Inteligente es el estudio de mecanismos adaptativos para generar o facilitar el comportamiento inteligente en ambientes complejos, inciertos y cambiantes

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Los paradigmas del Computo Inteligente son:

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Las redes neuronales están inspiradas en:

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Emulan la evolución de las especies y la supervivencia del más apto en algoritmos de búsqueda en espacios complejos

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Emula comportamientos sociales de organismos sencillos donde emerge cierto nivel de inteligencia

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La principal aplicación de una red neuronal se centra en el ❌, la aplicación principal de los algoritmos evolutivos es la optimización de problemas. La ❌ se centra en problemas de optimización, clasificación, agrupamiento, robótica, entre otros.

reconocimiento de patrones

reconocimiento de tejidos nerviosos

reconocimiento de inteligencia

inteligencia colectiva

red neuronal

programación evolutiva

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Los sistemas inmunes artificiales se centran en la optimización , el reconocimiento y clasificación de tareas. Los sistemas ( difusos, inmunes artificiales, de inteligencia colectiva ) se centran en el diseño de controladores.

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Los ( Sistemas Inmunes Artificiales, Algoritmos de inteligencia colectiva, Algoritmos evolutivos ) 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.

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Los elementos de una neurona son:

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La unión entre dos neuronas mediante señales (naturaleza química en el exterior y eléctrica en el interior) se le conoce como ( sinapsis, Dendritas, Axon, Neurotransmisores )

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Los elementos de una red neuronal artificial son:

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Existen diferentes funciones de transferencias, las cuales son

Lee y Responde correctamente cada una de las preguntas.

Inteligencia artificial: Algoritmos Evolutivos

Cómo puede ser representada una solución en un algoritmo evolutivo?

¿La función de aptitud define la mejora de las soluciones de un algoritmo?

¿La cruza aritmética completa es igual a?

¿Qué es la cruza aritmética simple?

¿Qué hace la mutación por reordenamiento?

¿Cuáles son los dos tipos de problemas de optimización que se pueden resolver con los algoritmos evolutivos?

Tipos de caminos para resolver problemas de optimización

Selecciona los cinco elementos del algoritmo genético

En la selección de padres a través del método de la ruleta, ¿ el individuo menos apto puede ser seleccionado más de una vez?

Uno de sus objetivos es minimizar la mala distribución de los individuos en la población en función de sus valores esperados

En la selección mediante torneo, ¿la selección es con base en comparaciones directas de los individuos?

¿ En qué año fueron desarrolladas las estrategias evolutivas (EE)?

¿La estrategia evolutiva (u+1)-EE fue propuesta por Rechenberg?

¿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?

¿La mutación en las estrategias evolutivas es el operador principal y utiliza números aleatorios generados con una distribución Gaussiana?

¿A qué nivel es la representación de las estrategias evolutivas?

¿Cuáles son las 3 características o procesos de una estrategia evolutiva simple?

¿Cómo empieza el pseudocódigo de una estrategia evolutiva multimiembro, selecciona los dos primeros pasos?

¿La selección aleatoria no es sesgada por los valores de aptitud?

¿Cuál es la diferencia de codificación entre un algoritmo genético y una estrategia evolutiva?