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遗传算法是随机束搜索的一个变体,其中后继节点的生成是由:
open表用于存放待扩展的节点。
B:open表用于存放扩展的节点。
C:closed表用于存放所有已生成而未扩展的节点。
D:closed表用于存放已扩展过的节点。
α-β剪枝旨在增加其搜索树中由minimax算法评价的节点数量。
B:α-βB剪枝旨在减少其搜索树中由minimax算法评价的节点数量。
C:α-β剪枝旨在消除其搜索树中由minimax算法评价的大部分。
D:α-β剪枝旨在添加其搜索树中由minimax算法评价的大部分。
遗传算法是一类借鉴生物界▲和自然遗传机制的随机搜索算法,非常适用于处 理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题。
原地逆序
B:头部插入
C:返回中间节点
D:返回头部节点
E:选择随机节点
np. random. random():生成0-1之间的10个随机数
B:np. random. randn():生成服从正态分布的随机数
C:np. random. randint():生成指定上下值范围的随机数
D:NumPy生成随机数的模块就是标准库random
由臂丛的内侧束发出
B:由臂丛的外侧束发出
C:由臂丛的后侧束发出
D:由臂丛的内、外侧束分支合成
E:由臂丛的内、外侧束及后侧束的分支合成