Froggy Jumps Desafío de Computación EvolutivaVersión en línea Pon a prueba tus conocimientos sobre computación evolutiva con este divertido juego de preguntas. por Erik Daniel Alvarez Velazquez 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
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