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1. ¿Qué es la computación evolutiva?
A
Un tipo de programación orientada a objetos.
B
Un método de almacenamiento de datos.
C
técnicas inspiradas en la evolución biológica para resolver problemas de optimización.
2. ¿Cuáles son las principales características del cómputo evolutivo?
A
Algoritmos de ordenamiento.
B
basado en la población, Uso de operadores genéticos, Optimización global, Adaptación
C
Algoritmos de búsqueda binaria.
3. ¿Qué es la búsqueda informada en el contexto de la computación evolutiva?
A
Un tipo de dato.
B
aplicación de operadores que favorezcan ciertas regiones del espacio de búsqueda
C
Un error en el código.
4. ¿Qué es la exploración en la búsqueda evolutiva?
A
Un depurador.
B
capacidad de los algoritmos evolutivos de investigar diversas áreas del espacio de búsqueda
C
Un compilador.
5. ¿Qué es la explotación en los algoritmos evolutivos?
A
La creación de nuevos individuos.
B
es la fase en la que el algoritmo refina las soluciones cercanas a un óptimo local
C
La eliminación de errores en el código.
6. ¿Cómo se balancean exploración y explotación en los algoritmos evolutivos?
A
Clonación.
B
aplicando operadores de diversidad(exploración) y la selección de soluciones de calidad(explotación)
C
Compilación.
7. ¿Qué es un algoritmo genético?
A
Velocidad de procesamiento.
B
Capacidad de almacenamiento.
C
Es un tipo de algoritmo evolutivo que imita la evolución biológica
8. ¿Cuáles son las fases de un algoritmo genético?
A
Inicialización de la población. Evaluación de la aptitud Selección de los mejores individuos.
B
Un método de depuración.
C
Un tipo de error de programación.
9. ¿Qué es la programación evolutiva?
A
se centra en la evolución de las estrategias de solución
B
Problemas de codificación.
C
Problemas de hardware.
10. ¿Qué diferencias existen entre algoritmos genéticos y programación evolutiva?
A
Un tipo de algoritmo.
B
Un error en el sistema.
C
Usan estructuras codificadas (genes) y enfatizan la recombinación de soluciones.
11. ¿Qué son las heurísticas en computación evolutiva?
A
son métodos de búsqueda que no garantizan una solución óptima, pero buscan soluciones aceptables
B
Algoritmos genéticos
C
Programación evolutiva
12. ¿Qué son los algoritmos evolutivos multiobjetivo?
A
son una extensión de los algoritmos evolutivos que buscan optimizar varios objetivos simultáneamente
B
Mejorar la eficiencia en la búsqueda de soluciones
C
Su objetivo es combinar características de las soluciones parentales
13. ¿Qué es la mutación en un algoritmo evolutivo?
A
es un operador, introduce variación en la población al modificar aleatoriamente una solución
B
Soluciones que forman un frente de Pareto
C
Son una extensión de los algoritmos evolutivos
14. ¿Qué es la recombinación o crossover en los algoritmos genéticos?
A
Es un operador genético que combina partes de dos individuos padres para generar nuevos individuos
B
Soluciones que forman un frente de Pareto
C
Son una extensión de los algoritmos evolutivos
15. ¿Qué son los algoritmos evolutivos híbridos?
A
Son algoritmos que combinan técnicas evolutivas con otras heurísticas o algoritmos deterministas
B
Soluciones que forman un frente de Pareto
C
Son una extensión de los algoritmos evolutivos