第五章单元测试
- 如下哪一项不属于遗传算法设计的五大要素（ ）。
- 如下哪一项不属于遗传算法的特性（ ）。
- 如下哪一项不属于遗传算法的编码方法（ ）。
- 遗传算法是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而提出来的一种搜索算法。（ ）
- 适应值能够反映个体质量的差异。（ ）
选择过程会使某个个体消失（ ）
- 一般来说杂交的概率比较大，变异的概率比较小。（ ）
- 所有选择到交配池中的个体都参与杂交（ ）
- 对于有些优化问题，可以将优化的模板函数作为适应性函数（ ）
- 对遗传算法不恰当的描述是：（ ）
- 在遗传算法的二进制编码过程中，如果精度控制在小数点后6位，二进制串的长度应设定为：（ ）
- 遗传算法中的纯有序编码是，目标函数值：（ ）
关于适应值函数正确的描述是：（ ）
- 关于变异操作，正确的描述是哪几项？（ ）
- 变异操作可能的变异有如下哪几种形式？（ ）
- 关于遗传操作的概率的正确描述是？（ ）
- 常用的遗传算法的终止准则可以是：（ ）
- 蒙特卡罗树搜索(MCTS，Monte Carlo Tree Search)是一种最佳优先搜索（Best- first search）算法吗？（ ）
- 遗传算法中的适应性函数也是一种启发式函数吗？（ ）
- 选择过程不会使某个个体消失（ ）
- 旅行商问题（TSP）按城市序号编码是纯有序问题吗？（ ）
- 遗传算法中的个体是用一个数据结构表示的，用来描述基本的遗传结构。（ ）
- 遗传算法中的遗传操作就是一种搜索算法中扩展规则。（ ）
- 遗传算法中将问题的解表达成树、图或其他结构形式的编码称为结构式编码。（ ）
- 遗传算法中的选择操作是从当前群体中选出个体以生成交配池的过程。（ ）
- 转盘赌选择（roulette wheel selection）是一种随机的选择方式，因此个体选择的概率是均等的。（ ）
- 基于适应值比例的选择和基于排名的选择都是根据个体的适应值在种群中所占的比例或排名位置来确定选择概率，然后进行选择。（ ）
- 锦标赛选择、(μ，λ)和μ+λ选择是一种基于局部竞争机制的选择。（ ）
- 变异是在个体中遗传物质被改变，它可以使运算过程中丢弃的个体的某些重要特性得以恢复。（ ）
A:确定实际问题参数 B:初始群体设定 C:适应度函数设计 D:参数编码
答案:确定实际问题参数
A:迭代算法 B:可并行执行的算法 C:一种包含随机因素的算法 D:递归算法
A:结构式编码法 B:图像编码 C:Gray编码 D:有序编码
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:计算结构上是可并行的算法 B:一种基于免疫系统的学习算法 C:一种模拟进化的优化算法 D:计算原理上是自适应的算法
A:12位 B:22位 C:13位 D:23位
A:只与表示解的具体字符值有关 B:只与表示解的字符串中各字符的位置有关而与其具体的字符值无关 C:只与表示解的字符串中各字符的位置有关 D:与表示解的字符串中各字符的位置和具体的字符值都无关
A:可有正有负，甚至可能是复数值 B:可以决定在环境下个体的生存能力 C:可以是某个优化问题的目标函数 D:可以是一个等值函数
A:使得遗传算法保持种群的多样性，以防止非成熟收敛 B:变异可以使串中的某些位的数字发生变化，变化的频率很高 C:变异与选择和交叉结合在一起，使遗传算法具有局部的随机搜索能力 D:可以使运算过程中丢弃的个体的某些重要基因得以恢复
A:二进制编码的所有基因位发生翻转 B:二进制某一位变异 C:树形编码的子树变异 D:实值变异
A:变异的概率比较小 B:变异的概率比较大 C:交叉的概率比较大 D:交叉的概率比较小
A:个体之间有很大差异 B:达到明确的解目标 C:连续多代后解的适应值没有明显改进 D:预先规定最大演化代数
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
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