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Inteligencia artificial: Algoritmos Evolutivos

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Lee y Responde correctamente cada una de las preguntas.
BETANIA HERNANDEZ OCAÑA
Quiz by BETANIA HERNANDEZ OCAÑA, updated more than 1 year ago
BETANIA HERNANDEZ OCAÑA
Created by BETANIA HERNANDEZ OCAÑA almost 7 years ago
63
3
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Resource summary

Question 1

Question
Cómo puede ser representada una solución en un algoritmo evolutivo?
Answer
  • Genotipo y alelo
  • Fenotipo y alelo
  • Genotipo y fenotipo
  • Fenotipo y decodificación

Question 2

Question
¿La función de aptitud define la mejora de las soluciones de un algoritmo?
Answer
  • True
  • False

Question 3

Question
¿La cruza aritmética completa es igual a?
Answer
  • Mutación uniforme
  • Mutación simple
  • Aritmética cruzada
  • Aritmética simple pero se aplica para todas las variables del cromosoma

Question 4

Question
¿Qué es la cruza aritmética simple?
Answer
  • 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

Question 5

Question
¿Qué hace la mutación por reordenamiento?
Answer
  • 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

Question 6

Question
¿Cuáles son los dos tipos de problemas de optimización que se pueden resolver con los algoritmos evolutivos?
Answer
  • Optimización numérica y combinatoria
  • Optimización compleja y dinámica
  • Optimización dinámica y multi-objetivo
  • Optimización binaria y real

Question 7

Question
Tipos de caminos para resolver problemas de optimización
Answer
  • Programación matemática y métodos heurísticos
  • Algoritmos Evolutivos
  • Algoritmos de Inteligencia Colectiva
  • Matemáticas discretas

Question 8

Question
Selecciona los cinco elementos del algoritmo genético
Answer
  • Representación de Individuos
  • Mutación
  • Recombinación o cruza
  • Selección de padres
  • Reemplazo
  • Mapa genotipo
  • Alelos

Question 9

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

Question 10

Question
Uno de sus objetivos es minimizar la mala distribución de los individuos en la población en función de sus valores esperados
Answer
  • Sobrante estocástico
  • La ruleta
  • Muestreo determinístico
  • Universal estocástico

Question 11

Question
En la selección mediante torneo, ¿la selección es con base en comparaciones directas de los individuos?
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
¿ En qué año fueron desarrolladas las estrategias evolutivas (EE)?
Answer
  • 1964
  • 2010
  • 1915
  • 2015

Question 13

Question
¿La estrategia evolutiva (u+1)-EE fue propuesta por Rechenberg?
Answer
  • True
  • False

Question 14

Question
¿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?
Answer
  • True
  • False

Question 15

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

Question 16

Question
¿A qué nivel es la representación de las estrategias evolutivas?
Answer
  • Fenotípico
  • Genotípico
  • Binario
  • Decimal

Question 17

Question
¿Cuáles son las 3 características o procesos de una estrategia evolutiva simple?
Answer
  • Codificación: Vectores con números reales
  • Recombinación: Discreta o intermedia
  • Selección de padres: Aleatoria uniforme
  • Mutación: Intercambio de cromosomas

Question 18

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

Question 19

Question
¿La selección aleatoria no es sesgada por los valores de aptitud?
Answer
  • True
  • False

Question 20

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

Question 21

Question
¿Cuáles son los dos parámetros que requiere la mutación, selecciona dos?
Answer
  • Media
  • Desviación estándar
  • Mediana
  • Mejor

Question 22

Question
¿De qué manera puede ser la recombinación, selecciona dos?
Answer
  • Sexual (dos padres)
  • Panmítica (más de dos padres)
  • Unaria (solo un padre)
  • Vacía (sin padres)

Question 23

Question
¿Por quién y en qué año fue propuesta la Programación Evolutiva (PE)
Answer
  • Fogel en 1960
  • Rechenberg en 1964
  • Fibermang en 1915
  • Passino en 1980

Question 24

Question
¿La programación evolutiva fue propuesta originalmente para evolucionar máquinas de estado finito?
Answer
  • True
  • False

Question 25

Question
¿Por quién y en qué año fue propuesta la evolución diferencial?
Answer
  • Storn y Price en 1995
  • Friedman y Fogel en 1964
  • Price y Fogel en 1915
  • Friedman y Storn en 1980

Question 26

Question
¿Qué tipo de codificación utiliza la evolución diferencial?
Answer
  • Codificación real
  • Codificación binaria
  • Codificación líneal
  • Codificación continua

Question 27

Question
¿La evolución diferencial es una estrategia de búsqueda poblacional?
Answer
  • True
  • False

Question 28

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

Question 29

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

Question 30

Question
¿Los anticuerpos se producen cuando los linfocitos entra en contacto con los antígenos?
Answer
  • True
  • False

Question 31

Question
¿Los antígenos se encuentran en la superficie de las células de elementos extraños?
Answer
  • True
  • False

Question 32

Question
Las cuatro teorías del sistema inmune natural son:
Answer
  • Clásica
  • Selección clonal
  • Basada en red
  • Basada en peligro
  • Basada en antígenos

Question 33

Question
Se definía como la combinación de la lógica difusa, redes neuronales y algoritmos genéticos
Answer
  • Computo Inteligente
  • Algoritmo Genético
  • Programación Genética
  • Redes neuronales

Question 34

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

Question 35

Question
Los paradigmas del Computo Inteligente son:
Answer
  • Redes neuronales
  • Algoritmos evolutivos
  • Inteligencia Colectiva
  • Sistemas inmunes artificiales
  • Sistemas difusos
  • Ninguno de los anteriores

Question 36

Question
Las redes neuronales están inspiradas en:
Answer
  • Cerebro biológico
  • Pensamiento humano
  • Teoría de Darwin
  • ADN

Question 37

Question
Emulan la evolución de las especies y la supervivencia del más apto en algoritmos de búsqueda en espacios complejos
Answer
  • Algoritmos evolutivos
  • Algoritmos genéticos
  • Redes neuronales
  • Sistemas difusos

Question 38

Question
Emula comportamientos sociales de organismos sencillos donde emerge cierto nivel de inteligencia
Answer
  • Algoritmos de Inteligencia colectiva
  • Redes neuronales
  • Algoritmos evolutivos
  • Sistema Inmune Artificial

Question 39

Question
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.
Answer
  • reconocimiento de patrones
  • reconocimiento de tejidos nerviosos
  • reconocimiento de inteligencia
  • inteligencia colectiva
  • red neuronal
  • programación evolutiva

Question 40

Question
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.
Answer
  • difusos
  • inmunes artificiales
  • de inteligencia colectiva

Question 41

Question
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.
Answer
  • Sistemas Inmunes Artificiales
  • Algoritmos de inteligencia colectiva
  • Algoritmos evolutivos

Question 42

Question
Los elementos de una neurona son:
Image:
Neurona (image/png)
Answer
  • Dendritas
  • Soma
  • Axon
  • Dendritas terminales

Question 43

Question
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]
Answer
  • sinapsis
  • Dendritas
  • Axon
  • Neurotransmisores

Question 44

Question
Los elementos de una red neuronal artificial son:
Answer
  • Unidades de procesamiento (neuronas)
  • Peso sináptico
  • Regla de propagación
  • Función de transferencia
  • Función de salida
  • Ninguna de las anteriores

Question 45

Question
Existen diferentes funciones de transferencias, las cuales son
Answer
  • Función escalón
  • Función lineal y mixta
  • Función sigmoidal
  • Función de propagación
  • Ninguna de las anteriores
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