PEAG QUIZ (Nr. 1, Nr. 2, Nr. 3)

Harton David
Quiz by Harton David, updated more than 1 year ago
Harton David
Created by Harton David about 2 years ago
1038
0

Description

Sunt aproximativ toate intrebarile din cele 3 bilete.

Resource summary

Question 1

Question
În algoritmii genetici, rerezentarea prin șiruri de numere întregi
Answer
  • 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

Question 2

Question
In algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
Answer
  • 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

Question 3

Question
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
Answer
  • 2,4,6
  • 1,4,6
  • 2,4,6,8
  • 1,3,5,7
  • 2,3,4

Question 4

Question
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;
Answer
  • 6,7,8
  • 5
  • 2,4
  • 1,3
  • 9,10

Question 5

Question
In algoritmii genetici, reprezentarea binara
Answer
  • 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

Question 6

Question
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;
Answer
  • 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

Question 7

Question
Calculul evolutiv este inspirat din
Answer
  • Revolutia industriata
  • Societatea cunoasterii
  • Societatea informationala
  • Noua revolutie agrara
  • Evolutia naturala biologica

Question 8

Question
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;
Answer
  • 1,2,5,7
  • 1,5,7,8
  • 1,2,4,7
  • 1,4,6,7
  • 3,4,6,8

Question 9

Question
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.
Answer
  • 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

Question 10

Question
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
Answer
  • 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

Question 11

Question
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de mutatie:
Answer
  • 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

Question 12

Question
In cadrul unui algoritm genetic operatia de recombinare:
Answer
  • 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

Question 13

Question
In cadrul unui algoritm evolutiv populatia initiala
Answer
  • 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

Question 14

Question
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de recombinare:
Answer
  • 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

Question 15

Question
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, reprezentarea cromozomilor
Answer
  • 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 ..

Question 16

Question
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a parintilor
Answer
  • 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

Question 17

Question
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:
Answer
  • 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

Question 18

Question
In cadrul unui algoritm genetic operatia de mutatie
Answer
  • 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

Question 19

Question
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a supravietuitorilor
Answer
  • 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

Question 20

Question
În algoritmii genetici, reprezentarea prin permutări
Answer
  • 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

Question 21

Question
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
Answer
  • 1, 3
  • 2,3
  • 9
  • 4,5
  • 6, 7, 8

Question 22

Question
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?
Answer
  • 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

Question 23

Question
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:
Answer
  • a, b
  • e, f
  • a, c
  • h, i
  • f, i

Question 24

Question
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.
Answer
  • 2, 3, 4, 5, 6, 11
  • 4, 8, 11
  • 2, 4, 5, 6, 12
  • 6, 8, 11
  • 1, 7
Show full summary Hide full summary

Similar

GCSE English Language Overview
philip.ellis
Electrolysis
lisawinkler10
GCSE Maths Quiz: Ratio, Proportion & Measures
Andrea Leyden
Conferences of the Cold War
Alina A
PSBD New Edition
Ps Test
Rossetti Links
Mrs Peacock
REGLAMENTO DE USO LEGAL, ADECUADO Y PROPORCIONAL DE LA FUERZA PARA LA POLICÍA NACIONAL DEL ECUADOR
edwin patrico
Sistema nervioso y reproductivo
Diana Gonzales
Vocabulário - Numbers and Colors
Aline Nicomédio
Elementos de un proyecto de investigación
ALVARO LEOBARDO SOTO SEGURA
EVALUACIÓN DE DIBUJO TECNICO
JULIO HERNANDO MEJIA NARVAEZ