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

Description

Sunt aproximativ toate intrebarile din cele 3 bilete.
Harton David
Quiz by Harton David, updated more than 1 year ago
Harton David
Created by Harton David about 5 years ago
1124
0

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

GRE Test - Overview
SAT Prep Group
Ionic Bondic Flashcards.
anjumn10
An Inspector Calls: Characters
bexjrutherford
Biology B1
Phoebe Drew
Biology B2.3
Jade Allatt
F211- Module 1 Cells, exchange and transport
eilish.waite
The Circulatory System
Shane Buckley
“The knower’s perspective is essential in the pursuit of knowledge.” To what extent do you agree with this statement?
Lucia Rocha Mejia
Making the Most of GoConqr Flashcards
Sarah Egan
Unit 1.1 Systems Architecture
Mathew Wheatley