Desafío de Computación Evolutiva

Froggy Jumps

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Pon a prueba tus conocimientos sobre computación evolutiva con este divertido juego de preguntas.

Creada por

Erik Daniel Alvarez Velazquez

México

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	RAMBO SKIPER 22 de Septiembre de 2024	% 100	00:41
2	Erik Daniel Alvarez Velazquez 16 de Septiembre de 2024	% 100	00:53
3	Carlos Daniel Benitez Gonzalez 22 de Septiembre de 2024	% 100	02:43

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Desafío de Computación Evolutiva


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

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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Desafío de Computación EvolutivaVersión en línea

por Erik Daniel Alvarez Velazquez

¿Qué es la computación evolutiva?

¿Cuáles son las principales características del cómputo evolutivo?

¿Qué es la búsqueda informada en el contexto de la computación evolutiva?

¿Qué es la exploración en la búsqueda evolutiva?

¿Qué es la explotación en los algoritmos evolutivos?

¿Cómo se balancean exploración y explotación en los algoritmos evolutivos?

¿Qué es un algoritmo genético?

¿Cuáles son las fases de un algoritmo genético?

¿Qué es la programación evolutiva?

¿Qué diferencias existen entre algoritmos genéticos y programación evolutiva?

¿Qué son las heurísticas en computación evolutiva?

¿Qué son los algoritmos evolutivos multiobjetivo?

¿Qué es la mutación en un algoritmo evolutivo?

¿Qué es la recombinación o crossover en los algoritmos genéticos?

¿Qué son los algoritmos evolutivos híbridos?