
Klausurvorbereitung
Authored by Philipp Trilk
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8 questions
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1.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Was sind wahre Aussagen über heuristische Algorithmen?
Heuristische Algorithmen funktionieren nur bei kleinen Problemgrößen.
Heuristische Algorithmen garantieren die optimale Lösung.
Heuristische Algorithmen liefern oft gute, aber nicht notwendigerweise optimale Lösungen.
Heuristische Algorithmen nutzen Näherungsverfahren oder Erfahrungswerte, um Entscheidungen zu treffen.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Ist diese Heuristik konsistent?
Ja
Nein
3.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Welche dieser Regeln gelten immer bei einer konsistente Heuristik?
h(n):= Heuristikfunktion eines Knoten n
c(n,n'):= Kantengewicht der Kante zwischen Knoten n zu n'
d(n) := minimale tatsächlichen Kosten zum Ziel vom Knoten n
Wenn für alle Knoten n und deren Nachfolger n′ gilt:
h(n)-h(n′)≤c(n,n′)
Wenn für alle Knoten n und deren Nachfolger n′ gilt:
h(n)≤h(n′)
Die Heuristik überschätzt immer die tatsächlichen Kosten zum Ziel, also
d(n) < h(n)
für alle Knoten n.
Jede konsistente Heuristik ist auch immer zulässig.
4.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Welche der folgenden Eigenschaften treffen auf Schnittstellen/Interfaces zu?
Sie haben fast nur Methodensignaturen.
Sie können instantiiert werden.
Sie können konstante Attribute haben.
Sie können nur statische Methoden haben.
5.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Was ist die Laufzeit von diesem dynamisch programmatischen Code?
(@cache Annotation ins Python sorgt dafür dass berechnete Ergebnise gecached werden und der Code "memoization" nutzt)
O(n^2)
O(n)
O(n^3)
O(Anzahl an eindeutigen states) * O(cached Komplexität)
6.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Welche Laufzeit hat die Funktion f4?
O(n log n)
O(log n)
O(n)
O(n2)
7.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Welche Aussagen über Branch and Bound sind wahr?
Durch Schranken können Teilprobleme, die keine bessere Lösung mehr liefern ausgeschlossen werden
Das Verfahren eignet sich nur für kontinuierliche Optimierungsprobleme und nicht für ganzzahlige oder diskrete Probleme.
Branch and Bound liefert nur Näherungslösungen und keine exakten Optima.
Im ungünstigsten Fall kann Branch and Bound auf eine vollständige Enumeration aller Lösungen hinauslaufen.
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