Strona 4

Metody Metaheurystyczne

Przejdź na Memorizer+
W trybie testu zyskasz:
Brak reklam
Quiz powtórkowy - pozwoli Ci opanować pytania, których nie umiesz
Więcej pytań na stronie testu
Wybór pytań do ponownego rozwiązania
Trzy razy bardziej pojemną historię aktywności
Aktywuj
Pytanie 25
Który z poniższych opisów najlepiej odzwierciedla działanie algorytmu Cuckoo Search w kontekście optymalizacji globalnej?
Algorytm, który unika powtarzania ruchów zakazanych (tabu) i przemieszcza się w przestrzeni poszukiwań, podążając za liderem roju.
Algorytm, który inspirowany jest strategią ptaka kukułki, zastępującej jaja obcego gatunku w cudzym gnieździe.
Metoda optymalizacji, w której cząstki poruszają się w przestrzeni poszukiwań, przyciągając się nawzajem w celu optymalizacji rozwiązania.
Technika optymalizacyjna oparta na procesach ewolucyjnych, takich jak krzyżowanie i mutacja, w celu generowania nowych rozwiązań.
Pytanie 26
Która z poniższych metod ocenia tylko pełne rozwiązania?
lgorytm A*
Metoda sympleksowa
Dziel i zwyciężaj
Algorytmy zachłanne
Pytanie 27
Która z poniższych metod działa na bazie częściowych lub niepełnych rozwiązań?
Algorytmy zachłanne
Przeszukiwanie wyczerpujące
Algorytmy wyliczeniowe
Metoda sympleksowa
Pytanie 28
Które z poniższych stwierdzeń są prawdziwe w odniesieniu do algorytmów zachłannych?
Są często stosowane w przypadku problemów NP trudnych.
Są skuteczne w przypadku problemów, w których istnieje duża różnorodność w przestrzeni rozwiązań.
Zawsze znajdują rozwiązanie optymalne.
Mogą utknąć w lokalnym optimum.
Pytanie 29
W metodzie sympleksowej, w każdym kroku algorytmu, wybierana jest zmienna, która zostanie zastąpiona inną zmienną. Jakie jest kryterium wyboru tej zmiennej?
Kryterium losowe
Kryterium najmniejszego przyrostu funkcji celu
Kryterium Blanda
Kryterium największego przyrostu funkcji celu
Pytanie 30
W algorytmie zachłannym, w każdym kroku algorytmu, wybierane jest rozwiązanie, które poprawia wartość funkcji celu. Jaki jest sposób wyboru takiego rozwiązania?
Wybiera się rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu
Wybiera się rozwiązanie z wartością funkcji celu równą 0
Wybiera się rozwiązanie z minimalną wartością funkcji celu
Można stosować różne metody, np. wybierać rozwiązanie z maksymalną wartością funkcji celu, minimalną wartością funkcji celu, itp.
Pytanie 31
W metodzie podziału i ograniczeń, przestrzeń poszukiwań rozwiązań jest reprezentowana jako drzewo. Jakie są dwa podstawowe pojęcia związane z tym drzewem?
Węzeł i przyrost funkcji celu
Węzeł i granica
Węzeł i wierzchołek
Pytanie 32
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
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
Wybiera się wierzchołek, dla którego suma drogi pomiedzy wierzchołkiem początkowym a tym wierzchołkiem i rzeczywistej drogi od tego wierzchołka do wierzchołka docelowego jest minimalna