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蚁群算法不容易陷入局部最优,易于寻找到全局最优解。
选项:
A:正确;
B:错误
发布时间:
2024-06-09 17:24:05
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1.
蚁群算法不容易陷入局部最优,易于寻找到全局最优解。 选项: A、正确 B、错误
2.
下列不属于蚁群算法优点的是( )。 选项: A、能采用正反馈机制,逼近最优解 B、通过信息素,每个个体能够感知周围环境的变化,个体间通过环境进行间接地通讯 C、蚁群算法不会陷入局部最优 D、蚁群算法是一种启发式搜索算法
3.
局部最优解是全局最优解,全局最优解也是局部最优解。( ) 选项: A:对 B:错
4.
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。
5.
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。
6.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是( )? 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。|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。|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。
7.
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。
8.
在爬山搜索算法中,可能陷入局部最优解。
9.
关于蚁群算法的参数,下面叙述错误的是()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。
10.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。 A: 正确 B: 错误
11.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。() 选项:A、在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。() B、参考答案:错误
12.
非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。 A. 错误 B. 正确
13.
下列关于群智能算法说法正确的是 选项: A:受动物群体智能启发的算法是群智能算法 B:粒子群优化算法的参数有:最大速度.惯性权重.加速度常数.信息素挥发度 C:蚁群算法中信息启发因子过小时会使蚁群的搜索过早陷入全局最优 D:蚁群的信息素浓度消散规则为:
14.
(核心算法):在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。() 选项: A:正确 B:错误
15.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。选项: A:正确; B:错误
16.
梯度下降法找到的⼀定是全局最优解。 选项: A:正确 B:错误
17.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。 选项: A、正确 B、错误
18.
K-Means算法中,选择不同的初始簇中心可能会导致不同的聚类结果。这种问题被称为( )。 选项: A:局部最优解 B:全局最优解 C:随机最优解 D: 平均最优解
19.
凸优化的任何局部最优解就是全局最优解。
20.
下面关于贪心算法错误的是() 选项: A:贪心算法总能找到可行解,并且是最优解。 B:问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法或动态规划算法求解的关键特征。 C:贪心算法一般预处理后再进行最优化选择。 D:贪心选择中每一步的局部最优解都构成全局最优解的一部分
21.
(判断题,1分)非线性规划的局部最优解和全局最优解等价。() 选项: A:正确 B:错误
22.
模拟退火算法是一种( ),并不一定能找到全局的最优解,可以比较快地找到问题的近似最优解。 选项: A、随机算法 B、确定算法 C、非收敛算法 D、遗传算法
23.
贪心算法总能找到可行解,但未必是最优解。 选项: A:正确 B:错误
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