Genetic Algorithms Quiz
Genetic Algorithms Quiz
Test your knowledge and understanding of genetic algorithms with this challenging quiz. Covering key concepts, operation techniques, and strategies, this quiz is perfect for students and professionals alike.
Are you ready to explore?
- 19 thought-provoking questions
- Multiple choice format
- Scores and feedback provided
In algoritmii genetici, reprezentarea binara
Este cea mai utilizata varianta de reprezentare a genotipurilor
Nu e utilizata pentru algoritmi genetici
A fost primul tip de reprezentare a cromozomilor in alg genetici
Duce mereu la rezultate optime
Nu depinde de problema rezolvata
Caracteristlcile unul 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 proportionata cu valoarea functiei de evaluare pentru el;
4. Probabilitatea de selectie a unui individ in multisetul parintilor este data de pozitia
individulu I in erarhia populatiei, determinata pe baza functiei de evaluare;
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. Lnlocuirea populatiei curente se face pe baza de varsta.
2.Reprezentarea populatiei este realizata prin intermediul sirurilor de numere naturale ;
3.Probabilitatea de selectie a unui individ in multisetul parintilor este proportionata cu valoarea functiei de evaluare pentru el;
4. Probabilitatea de selectie a unui individ in multisetul parintilor este data de pozitia
individulu I in erarhia populatiei, determinata pe baza functiei de evaluare;
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. Lnlocuirea populatiei curente se face pe baza de varsta.
Nu exist alg canonic
2,4,6,7
1,3,5,8
Nici una din variante
2,3,6,7,9
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, operatia de recombinare:
1.Este de tip local sau global
2.e efectuata o singura data pe parcursul unui alg
3.alege pentru recombinare in medie jumate din indivizi
4.Este realizata cu probabilitate mica
5.Este realizata cu probabilitate mica
6.Utilizeaza populatia curenta
7.Este efectuata o singura data, dupa prima etapa de generare a unei populatii
8.determina obtinerea unui multiset de copii in
9.este efectuata iterativ;
2,5,6,8
1,6,8,9
1,3
2,7,9
2,6,8
Intr-un algoritm evolutiv, functia fitness:
Evalueaza calitatea algoritmului;
Evalueaza viteza de gasire a solutiei fata de consumul de resurse;
Selecteaza indivizii care se vor reproduce;
Evalueaza calitatea populatiei curente fa\a de cea din genera\ia anterioara;
Evalueaza calitatea fiecarui angajat
Calculul evolutiv este :
Similar metodelor de cautare directa
Tehnica prob de tip experiment-eroare
Concept ce confirma teoria relativitattii
Similar alg de sortare
Concept ce concretizeaza teoria evolutiei
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a supravietuitorilor:
1. Este intotdeauna determinista;
2.Poate fi determinista sau cu factori aleatori;
3. Utilizeazli intotdeauna factori aleatori;
4. Indivizii alcsi nu sunt intotdeauna fezabili;
5. Duce la cresterea calitataii medii a populatiei curente;
6. Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara , daca folose~se
selectia bazata pe varsta;
7. Se aplica la inceputu l fiecarei iteratii;
8. Se aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curcnta;
9.Este aplicata pentru inlocuirea generatiei curente
2.Poate fi determinista sau cu factori aleatori;
3. Utilizeazli intotdeauna factori aleatori;
4. Indivizii alcsi nu sunt intotdeauna fezabili;
5. Duce la cresterea calitataii medii a populatiei curente;
6. Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara , daca folose~se
selectia bazata pe varsta;
7. Se aplica la inceputu l fiecarei iteratii;
8. Se aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curcnta;
9.Este aplicata pentru inlocuirea generatiei curente
4,8
1,6
3,7
2,5
2,9
In cadrul unui algoritm genetic , conditia de oprire :
1.Poate lipsi
2.Include in general controlul nr de generatii simulate
3.Utilizeaza intotdeuna factori aleatori;
4.Poate include constrolul variabilitatii in cadrul populatiei nou calculate
5.Duce la cresterea calitatii medii a populatiei curent
6. Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara, daca foloseste
selectia bazata pe varsta
selectia bazata pe varsta
7.Nu depinde de reprezentarea cromozomiala
8.Depinde de reprezentarea cromozomiala
2,4,7
1,5,8
3,5,6
2,3,4,5
1,4,7,8
Ln cadrul strategiilor evolutive
Mutatia este aplicata cu probabilitatea 1
Operatorul de mutatie cel mai utilizat este mutatia prin interschimbare
Reprezentarea este prin vectori binari
Sunt utilizati operatori de recombinare OCX
Nuse permite utilizarea de operatori de muta\ie
in algoritmiii genetici , reprezentarea binara:
1.Este cficienta in probleme in care solufia este un vector cu componcnte logice;
2. Trebuie folosita in orice GA;
3. Nu trebuie utilizata in GA;
4. Nu poate fi utilizata in probleme de optimizarc;
5.Determina ce tip de operatori de variafie trcbuie folositi;
6. Lmpune folosirea selectiei ruleta;
7. Este eficienta in probleme cu restrictii.
2. Trebuie folosita in orice GA;
3. Nu trebuie utilizata in GA;
4. Nu poate fi utilizata in probleme de optimizarc;
5.Determina ce tip de operatori de variafie trcbuie folositi;
6. Lmpune folosirea selectiei ruleta;
7. Este eficienta in probleme cu restrictii.
1,5
1,4,5
1,3,5
2,3,6
2,4,6
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, autoadaptabilitatea se refera la:
Functia fitness
Distributia de probabilitate de selectie
Modul de selectie a generatiei urmatoare
Spatiul parametrilor
Modul de selectie a parintilor
Mecanismul de selectie turnir:
Nu respecta distributia de probabllitate de selecti
Nu exista un astfel de mechanism. Turnirul era o competitive medievala
Este cel mai des folosit mechanism de selectie
Este intotdeauna de tip determinist
Acorda o sansa si celui mai slab individ
Care mechanism de selectie produce rezultate mai apropiate de distributia de probabilitate de selectie calculate?
Ruleta cu un singur brat
SUS
Turnirul
Nici unul
Toate produc rezultate la fel de apropiate
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a parintilor
1. Intotdeauna este bazata pe o distributie de probabilitate de selectie
2. Utilizeaza populatia curenta
3. Este efectuata o singura data pe parcursul unui algoritm genetic
4. Este utilizata doar in probleme cu constringeri
5. Este efectuata imediat inaintea fiecarei proceduri de mutatie
6. Este efectuata imediat ce este disponibila o populatie curenta evaluata
7. Este efectuata o singura data dupa prima etapa de generare a unei populatii
8. Alege in general indivizi pe baza factorului varsta
9. Utilizeaza populatia de copii mutati
10. Utilizeaza populatia de copii
11. Este efectuata iterativ
12. Poate fi realizata prin utilizarea unei distributii de probabilitate de selectie
2,6,11,12
3,7,8
1,5,10,11
2,5
6,9
In cadrul unui algoritm genetic operatia de mutatie
1. Are probabilitate mica
2. Se aplica doar daca divesitatea genetica scade sub un prag x dat
3. Intotdeauna produce indivizi fezabili
4. Se aplica asupra descendentilor produsi de operatia de recombinare
5. Se aplica asupra mutlisetului de parinti
6. Se aplica asupra populatiei curente
7. Se utilizeaza doar in probleme cu constrangeri
8. Poate sa produca indivizi nefezabili
9. Se efectueaza o singura data, dupa generarea populatiei initiale
10. Se aplica imediat inaintea fiecarei etape de selectie a generatiei
urmatoare
11. Se utilizeaza doar in problemele fara constrangeri
12. Nu foloseste factori aleatori.
5. Se aplica asupra mutlisetului de parinti
6. Se aplica asupra populatiei curente
7. Se utilizeaza doar in probleme cu constrangeri
8. Poate sa produca indivizi nefezabili
9. Se efectueaza o singura data, dupa generarea populatiei initiale
10. Se aplica imediat inaintea fiecarei etape de selectie a generatiei
urmatoare
11. Se utilizeaza doar in problemele fara constrangeri
12. Nu foloseste factori aleatori.
1,4,8
3,7,8,9
10,11,12
4,7,9
6
In cadrul unui algoritm genetic operatia de selectie a supravietuitorilor
Utilizeaza intotdeauna factori aleatori
2. In unele variante necesita calcularea unei distributii de probabilitate de
selectie
3. Indivizii alesi sunt intotdeauna fezabili
4. Duce la cresterea calitatii medii a populatiei curente
5. Se aplica la inceputul fiecarei iteratii
6. Uneori utilizeaza factori aleatori
7. Se aplica asupra populatiei curente
8. Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara. Daca
foloseste selectia bazata pe varsta.
9. Asigura perpetuarea individului cu calitate maxima din populatia curenta
10. Alege generatia urmatoare dintre indivizii disponibili dupa operatia de
mutatie
11. Se aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curenta
2. In unele variante necesita calcularea unei distributii de probabilitate de
selectie
3. Indivizii alesi sunt intotdeauna fezabili
4. Duce la cresterea calitatii medii a populatiei curente
5. Se aplica la inceputul fiecarei iteratii
6. Uneori utilizeaza factori aleatori
7. Se aplica asupra populatiei curente
8. Garanteaza obtinerea unei generatii cu calitate medie superioara. Daca
foloseste selectia bazata pe varsta.
9. Asigura perpetuarea individului cu calitate maxima din populatia curenta
10. Alege generatia urmatoare dintre indivizii disponibili dupa operatia de
mutatie
11. Se aplica asupra descendentilor obtinuti din populatia curenta
2,3,6,7,11
2,3,8
9,7,8,10
4,7,8
10
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 pseudoaleatoare; 4. Resetare determinista; 5. Mutatia uniforma; 6. Mutatia neuniforma cu distribute fixata; 7. Mutatia locala; 8. Interschimbarea; 9. Inserarea; 10. Mutafla rapid‰; 11. Amestecul; 12. Mutafia global‰;13. Inversiunea; 14. Recombinare unipunct;15. Recombinare multipunct; 16.Recombinare uniform‰; 17. Recombinarea r‰d‰cinilor; 18. Recombinare aritmetic‰ simpl‰; 19. Recombinare aritmetic‰ singular‰; 20. Recombinare aritmetic‰ total‰; 21. Recombinarea sirurilor maxime; 22. Partially mapped crossover; 23. Recombinare de ordine; 24. Recombinarea muchiilor; 25. Recombinarea ciclic‰
Toate
5,6,14,15.16,18,19,2
1,3,4, 7,10,13,16,17, 2
2,7,10,12,17,21
3,4, 5.6,7,12,18,19,21
In cadrul unui algoritm din clasa strategiilor evolutive, reprezentarea cromozomilor:
1. Poate fi oricare dintre: siruri binare, siruri de numere intregi, siruri de numere reale, permutari;
2. Poate fi numai de tip sirui de numere intregi sau reale;
3. Poate fi numai de tip siruri de numere reale;
4. Nu influenteaza tipul de recombinare folosit (discreta / intermediar‚);
5. Se alege in functie de problema care se rezolva;
6. Influenteaza tipul de recombinare folosit;
7. Are influenta asupra mecanismului de selectie a generatiei urmatoare;
8. Contine atit descrierea individului candidat cat si parametrii care controleaza evolutia sa.
1,3,4, 8
2,4. 5,6
2,4. 5,8
1,7,8
3,4, 8
In cadrul unui algoritm genetic care maximizeaza o functie (fitness):
1. Selectia generatiei urmatoare este obligatoriu bazata pe virsta;
2. Sint rezolvate doar probleme cu constringeri;
3. Mutatia este realizata cu probabilitate mica;
4. Nu este recomandata utilizarea selectiei FPS;
5. Multisetul copiilor este tara duplicate;
6. Selectia supravietuitorilor este determinata de calitate si/sau factorul varsta;
7. Recombinarea este realiza rareori;
8. Se urmareste determinarea unui punct de maxim global;
9. Structura cromozomiala difera daca functia este translatata
1,3,5,9
4, 6, 8
3, 6, 8
1,3,4.7
5, 6,7
Intr-un algoritm genetic, populate initiala:
1. Este generata pina cind este atins un optim local;
2. Este construita o singura data ;
3. Sufera mutatie cu o probabilitate relativ mica;
4. Trebuie modificata la fiecare iteratie;
5. Contine exclusiv indivizi fezabili;
6. Este formata din indivizii care tree in generatie urmatoare;
7. Este generata utilizind distributie de probabilitate uniforma.
1, 3
1,2,7
2, 3,7
2, 5,7
4, 5,7
{"name":"Genetic Algorithms Quiz", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Test your knowledge and understanding of genetic algorithms with this challenging quiz. Covering key concepts, operation techniques, and strategies, this quiz is perfect for students and professionals alike.Are you ready to explore?19 thought-provoking questionsMultiple choice formatScores and feedback provided","img":"https:/images/course6.png"}