Wyszukaj
Zaloguj / zarejestruj się
Jeśli masz już konto, możesz się zalogować.
Jeśli nie masz konta, zarejestruj nowe podając nazwę użytkownika, adres email i hasło.
Formularz kontaktowy
Memorizer+
Wykup dostęp
Ta funkcja jest dostępna dla użytkowników, którzy wykupili plan Memorizer+
Fiszki
Metody Metaheurystyczne
Test w formie fiszek
Ilość pytań: 88 Rozwiązywany: 1710 razy
W jakiej metodzie optymalizacji globalnej cząstki poruszają się w przestrzeni poszukiwań w celu znalezienia optymalnego rozwiązania?
Simulated Annealing
Ant colony optimization
Genetic algorithms
Particle swarm optimization
Która heurystyczna metoda optymalizacji polega na iteracyjnym przeszukiwaniu przestrzeni rozwiązań w celu znalezienia lepszego rozwiązania?
Ant colony optimization
Iterative local search
Guided local search
Genetic algorithms
W jakiej metodzie optymalizacji globalnej temperatura jest stopniowo zmniejszana, aby unikać pułapek lokalnych maksimów, imitując proces hartowania stali?
Genetic algorithms
Particle swarm optimization
Simulated Annealing
Tabu Search
Który z algorytmów optymalizacji globalnej jest inspirowany zachowaniem roju pszczół w poszukiwaniu pożywienia?
Firefly algorithm
Artificial bee colony
Cuckoo search
Ant colony optimization
Który z poniższych opisów najlepiej odzwierciedla działanie algorytmu Cuckoo Search w kontekście optymalizacji globalnej?
Metoda optymalizacji, w której cząstki poruszają się w przestrzeni poszukiwań, przyciągając się nawzajem w celu optymalizacji rozwiązania.
Algorytm, który inspirowany jest strategią ptaka kukułki, zastępującej jaja obcego gatunku w cudzym gnieździe.
Algorytm, który unika powtarzania ruchów zakazanych (tabu) i przemieszcza się w przestrzeni poszukiwań, podążając za liderem roju.
Technika optymalizacyjna oparta na procesach ewolucyjnych, takich jak krzyżowanie i mutacja, w celu generowania nowych rozwiązań.
Która z poniższych metod ocenia tylko pełne rozwiązania?
Metoda sympleksowa
lgorytm A*
Algorytmy zachłanne
Dziel i zwyciężaj
Która z poniższych metod działa na bazie częściowych lub niepełnych rozwiązań?
Metoda sympleksowa
Algorytmy wyliczeniowe
Algorytmy zachłanne
Przeszukiwanie wyczerpujące
Które z poniższych stwierdzeń są prawdziwe w odniesieniu do algorytmów zachłannych?
Mogą utknąć w lokalnym optimum.
Zawsze znajdują rozwiązanie optymalne.
Są często stosowane w przypadku problemów NP trudnych.
Są skuteczne w przypadku problemów, w których istnieje duża różnorodność w przestrzeni rozwiązań.
W metodzie sympleksowej, w każdym kroku algorytmu, wybierana jest zmienna, która zostanie zastąpiona inną zmienną. Jakie jest kryterium wyboru tej zmiennej?
Kryterium Blanda
Kryterium najmniejszego przyrostu funkcji celu
Kryterium losowe
Kryterium największego przyrostu funkcji celu
W algorytmie zachłannym, w każdym kroku algorytmu, wybierane jest rozwiązanie, które poprawia wartość funkcji celu. Jaki jest sposób wyboru takiego rozwiązania?
Można stosować różne metody, np. wybierać rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu, minimalną wartością funkcji celu, itp.
Wybiera się rozwiązanie z minimalną wartością funkcji celu
Wybiera się rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu
Wybiera się rozwiązanie z wartością funkcji celu równą 0
W metodzie podziału i ograniczeń, przestrzeń poszukiwań rozwiązań jest reprezentowana jako drzewo. Jakie są dwa podstawowe pojęcia związane z tym drzewem?
Węzeł i granica
Węzeł i wierzchołek
Węzeł i przyrost funkcji celu
W algorytmie A*, w każdym kroku algorytmu, wybierane jest wierzchołek, który będzie następnym krokiem. Jaki jest sposób wyboru tego wierzchołka?
Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem jest maksymalna
Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem i rzeczywistej drogi od tego wierzchołka do wierzchołka docelowego jest minimalna
ybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem i przewidywanej przez heurystykę drogi od tego wierzchołka do wierzchołka docelowego jest minimalna
Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem jest minimalna
Która z poniższych metod jest najczęściej stosowana w przypadku problemów komiwojażera?
Algorytm zachłonny
Metoda sympleksowa
Metoda podziału i ograniczeń
Programowanie dynamiczne
W przypadku problemów liniowych, metoda sympleksowa działa w czasie:
stałym
wielomianowym
logarytmicznym
eksponencjonalnym
W metodzie podziału i ograniczeń, w każdym kroku algorytmu, rozważane są wszystkie możliwe rozwiązania:
Nie
Zależy od złożoności problemu
Tak
Nie zawsze
Czym charakteryzuje się heurystyka?
Zapewnia doskonałe rozwiązania
Oferuje jedno optymalne rozwiązanie
Bazuje wyłącznie na teorii
Stosuje metodę praktyczną, nie gwarantującą otrzymania doskonałego rozwiązania
Jakie podejście prezentuje metaheurystyka w rozwiązywaniu problemów?
Skupia się na jednym konkretnym problemie
Dostarcza optymalnych rozwiązań dla wszystkich problemów
Koncentruje się na rozwiązaniu grupy problemów
Opiera się wyłącznie na teoretycznych założeniach
Co jest zaletą metaheurystyk?
Szybkość znalezienia rozwiązania nie jest istotna
Dostarczają wystarczająco dobrych rozwiązań dla NP-trudnych problemów
Są mniej skuteczne od klasycznych metod
Zapewnia idealne rozwiązania dla wszystkich problemów
Jakie są główne przyczyny trudności w rozwiązaniu niektórych problemów?
Brak zmian w problemach
Modelowanie problemu w sposób dokładny
Zmieniające się problemy i ich skomplikowanie
Mała przestrzeń poszukiwań
Co obejmuje etap modelowania problemu?
Problem i jego reprezentacja
Rozwiązanie
Zadania do rozwiązania
Wzór matematyczny
Cześć!
Wykryliśmy, że blokujesz reklamy na naszej stronie.
Reklamy, jak zapewne wiesz, pozwalają na utrzymanie i rozwój serwisu. W związku z tym prosimy Cię o ich odblokowanie by móc kontynuować naukę.