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- 1.在蚁群算法中，“蚂蚁”在运动过程中分泌的信息素起到了核心作用。以下围绕“信息素”的正确说法有_______。选项： A:蚂蚁根据各条路径上信息素的强度按概率决定转移方向; B:某一路径上走过的蚂蚁越多，信息素越强，后来者选择该路径的概率就越大，称为“正反馈”机制; C:某一路径上走过的蚂蚁越少，信息素就越弱，就会随时间而蒸发，称为“负反馈”机制; D:用蚁群算法求解优化问题时，信息素对应于问题的解
- 2.在蚁群算法中，“蚂蚁”在运动过程中分泌的信息素起到了核心作用。以下围绕“信息素”的正确说法有_______。A.蚂蚁根据各条路径上信息素的强度按概率决定转移方向B.某一路径上走过的蚂蚁越多， 信息素越强， 后来者选择该路径的概率就越大， 称为 “正反馈”机制C.某一路径上走过的蚂蚁越 少 ， 信息素就越弱， 就会随时间而蒸发， 称为 “负反馈”机制D.用 蚁群算法 求解优化问题时， 信息素 对应于问题的解
- 3.中国大学MOOC:"某一路径上走过的蚂蚁越多，对后来的蚂蚁就越有吸引力，后来者选择该路径的概率就越大；而其他路径由于通过的蚂蚁较少，路径上的信息素就会随时间而蒸发，以致最后没有蚂蚁通过。这是一种_______现象。";
- 4.中国大学MOOC: 蚁群算法中，路径上蚂蚁多，对后来的蚂蚁吸引力就越大，后来蚂蚁选择该路径的概率就越大，其他路径通过的蚂蚁少，其他路径上的信息素就会更少，通过的蚂蚁也会越来越少。这是一种（ ）现象。
- 5.某一路径上走过的蚂蚁越多，对后来的蚂蚁就越有吸引力，后来者选择该路径的概率就越大；而其他路径由于通过的蚂蚁较少，路径上的信息素就会随时间而蒸发，以致最后没有蚂蚁通过。这是一种______现象。 选项：A．负反馈B．正反馈C．随机D．巧合
- 6.蚁群算法中，路径上蚂蚁多，对后来的蚂蚁吸引力就越大，后来蚂蚁选择该路径的概率就越大，其他路径通过的蚂蚁少，其他路径上的信息素就会更少，通过的蚂蚁也会越来越少。这是一种（ ）现象。选项： A:随机; B:正反馈; C:负反馈; D:巧合
- 7.蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质。蚁群算法设计的蚁周系统利用了这种信息，“总信息素量”越大，则在蚂蚁已走过的路径上信息素的累积越快，可以加强蚁群搜索时的正反馈性能选项： A:正确; B:错误
- 8.蚁群算法中，（ ）的路径被蚂蚁选择的概率越大。选项： A:长度越短 ; B:长度越长 ; C:信息素浓度越小; D:信息素浓度越大
- 9.蚁群算法中，（ ）的路径被蚂蚁选择的概率越大。选项： A:长度越短; B:长度越长; C:信息素浓度越小; D:信息素浓度越大
- 10.蚂蚁算法中，蚂蚁遗留的信息素通常与蚂蚁走过的路径长度成正比。选项： A:正确; B:错误
- 11.关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（） 选项： A、期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。 B、 信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。 C、 信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。 D、 期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。
- 12.关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（） 选项： A、信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。 B、信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。 C、期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。 D、期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。
- 13.关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）选项： A:信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。; B:信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。; C:期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。; D:期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。
- 14.关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）? 期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。
- 15.关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）选项： A:信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。; B:信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。; C:期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。; D:期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。
- 16.蚁群算法 中的信息素启发因子 a值越小， 蚂蚁选择以前走过的路径的可 能 性 越 大，搜索的 随机性减弱。 选项： A:正确 B:错误
- 17.蚁群算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。其原理是蚂蚁发现食物后或者在往返路径上都会释放（）吸引更多的蚂蚁。 选项：A：唾液B：信息素C：尿液D：雄激素
- 18.简述蚁群算法的各参数对算法的影响。 ( )信息素启发因子，代表信息量对选择当前路径的影响程度。其值越大，蚂蚁在选择以前走过路径的可能性就越大，搜索的随机性就会减弱；而当该值变小，则易使蚁群的搜索过早限于局部最优； ( )期望启发因子，代表信息素在指导蚂蚁选择路径时的向导性。它的大小反映了蚁群在搜索最优路径的过程中先验性和确定性因素的作用强度，该值越大，蚂蚁选择局部最短路径的可能性就越大，虽然这个时候算法的收敛速度得以加快，但蚁群搜索最优路径的随机性减弱，容易陷入局部最优； ( )信息素蒸发系数，影响到蚁群的收敛速度和全局寻优能力。当该值过小时，表示以前搜索过的路径被再次选择的可能性过大，会影响到算法的随机性能和全局搜索能力；该值过大时，说明路径上的信息素挥发的相对多，虽然可以提高算法的随机搜索性能和全局搜索能力，但过多无用搜索操作势必会降低算法的收敛速度； ( )蚂蚁数目，与其它模拟进化算法一样，通过多个候选解组成的群体进化过程来寻求最优解，如果蚂蚁数目较大，会使大量的曾被搜索过的路径信息素变化趋于平均，信息正反馈的作用不明显，收敛速度减慢；反之，如果蚂蚁数目较少，会使那些从来未被搜索到的解上的信息素减小到接近于0，搜索的随机性减弱，虽然收敛速度加快了，但会使算法的全局性能降低，稳定性差，容易出现过早停止现象； ( )信息素强度，依赖于上述三个参数及算法模型的选取，在算法参数的选择上，对该参数不必进行特别的考虑，可以任意选取； ( )最大进化代数，表示蚁群算法运行结束条件的参数，代表蚁群运行到指定的进化代数之后就停止运行，并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出。
- 19.蚁群优化算法中，蚂蚁根据信息素对路径的选择是确定性的。( )选项： A:对 B:错
- 20.中国大学MOOC: 蚁群算法中，蚂蚁能在其走过的路径上分泌_______，蚂蚁在运动过程中能感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动路线。
