Quiz: Algoritmos Genéticos

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Conceptos básicos de GA

Creada por

Mauro Lomeli Muñoz

México

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1	Victor Tinajera Avila 30 de Mayo de 2026	% 50	01:46

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Quiz: Algoritmos Genéticos


Quiz: Algoritmos GenéticosVersión en línea Conceptos básicos de GA por Mauro Lomeli Muñoz 1 ¿Qué representa una población en un algoritmo genético? a Conjunto de soluciones óptimas ya encontradas b Conjunto de cromosomas sin relación c Conjunto de soluciones candidatas d Conjunto de funciones de aptitud 2 ¿Qué es un cromosoma en GA? a Conjunto de reglas de mutación b Premio para la mejor solución c Unidad de procesamiento d Codificación de una solución 3 ¿Qué mide la función de aptitud? a La velocidad de cómputo b La calidad de una solución c El tamaño de la población d La complejidad del algoritmo 4 ¿Qué proceso describe la selección en GA? a Cruzar cromosomas b Modificar genes c Evaluar la aptitud d Elegir individuos para reproducción 5 ¿Qué hace el cruce (crossover)? a Evaluación de aptitud secundaria b Mutación de genes al azar c Elimina soluciones inútiles d Combina rasgos de dos padres 6 ¿Cuál es el objetivo de la mutación? a Duplicar cromosomas b Mejorar la velocidad de ejecución c Introducir variabilidad d Eliminar la selección 7 ¿Qué significa convergencia en GA? a La mutación se detiene siempre primero b La población se aproxima a una solución c La diversidad aumenta d La población crece sin límites 8 ¿Qué propone la hipótesis del bloque constructor? a Solución compuesta por módulos reutilizables b Requiere cromosomas infinitos c Bloques que se eliminan al azar d Sin relación con la solución final 9 ¿Qué es la codificación binaria en GA? a Uso de caracteres alfabéticos b Codificación por grafos c Representación de soluciones con bits d Representación en números primos 10 ¿Qué son las aplicaciones de GA? a Optimización y búsqueda de soluciones b Solo en biología real c Para generar números aleatorios d Solo simulaciones educativas Explicación 1 La población contiene las soluciones posibles que evolucionan durante las iteraciones. 2 El cromosoma codifica una posible solución de la población. 3 La aptitud asigna un valor que guía la selección. 4 La selección prioriza soluciones con mayor aptitud para reproducirse. 5 El cruce fusiona información de dos cromosomas para crear descendientes. 6 La mutación introduce pequeñas cambios para explorar el espacio de soluciones. 7 Convergencia indica que las soluciones se vuelven similares alrededor de un óptimo. 8 Sugiere que soluciones efectivas se construyen de bloques locales. 9 Cada bit suele indicar la presencia o ausencia de un rasgo. 10 Los GA se aplican en optimización combinatoria, diseño, etc.

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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