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Programacion Heuristica

Total questions: 27

Worksheet time: 15mins

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1.

Es la parte de la teoría de la computación que estudia los recursos requeridos durante el calculo para resolver un problema

a)
Teoría de la relatividad
b)
Álgebra lineal
c)
Física cuántica
d)
Complejidad computacional
2.

A que se refiere el termino de Computabilidad?

a)
Capacidad de un problema o función de ser resuelto de manera algorítmica.
b)
La velocidad de un ordenador
c)
Capacidad de un problema o función de ser resuelto de manera manual
d)
La cantidad de memoria RAM de un dispositivo
3.

Cuales son los recursos comúnmente estudiados en complejidad computacional?

a)

Espacio

Tiempo

b)

RAM

ROM

c)

Algoritmo

Instrucciones

4.

En complejidad computacional, a que se refiere el espacio?

a)
Número de operaciones realizadas por un algoritmo.
b)
Cantidad de tiempo necesario para ejecutar un algoritmo.
c)
Complejidad de un algoritmo en relación con su eficiencia.
d)
Cantidad de memoria necesaria para ejecutar un algoritmo.
5.

En complejidad computacional, a que se refiere el tiempo?

a)
Cantidad de recursos espaciales que un algoritmo necesita para ejecutarse.
b)

Cantidad de recursos temporales de procesamiento que un algoritmo necesita para ejecutarse.

c)
Número de líneas de código en un programa.
d)

Velocidad en Hz. de procesamiento de la computadora.

6.

Es la clase de problemas que pueden ser resueltos en tiempo polinómico?

a)

Ordenación por el algoritmo de Burbuja

b)

Ordenación por el algoritmo de inserción

c)

Suma de matrices

d)

Asignación de valor a una variable

7.

se utiliza en informática y matemáticas para describir el rendimiento o la complejidad de un algoritmo

a)
Large O notation
b)
Big O notation
c)
Small O notation
d)
Medium O notation
8.

si tienes un algoritmo que tarda un tiempo constante en completarse, independientemente del tamaño de la entrada, se diría que tiene una complejidad?

a)
O(1)
b)
O(n)
c)
O(log n)
d)
O(n^2)
9.

Algoritmos eficientes de ordenación como el Merge Sort o Quick Sort tienen una complejidad?

a)
O(n log n)
b)
O(1)
c)
O(n!)
d)
O(n^2)
10.

El Algoritmo de Dijkstra, también denominado Algoritmo de?

a)
Algoritmo de Bellman-Ford
b)
Algoritmo de Prim
c)
Caminos Mínimos
d)
Algoritmo de Kruskal
11.

En el ámbito de la computación, el algoritmo de Dijkstra es adecuado para ?

a)
Calcular el promedio de una serie de números.
b)
Encontrar el camino más largo en un grafo no ponderado.
c)
Ordenar elementos en una lista de forma descendente.
d)
Encontrar el camino más corto en un grafo ponderado y dirigido.
12.

Que diferencia notable hay entre el algoritmo de Dikjstra y el algoritmo de Floyd Warshall?

a)
Dijkstra solo funciona en grafos dirigidos, mientras que Floyd Warshall solo funciona en grafos no dirigidos.
b)
Dijkstra siempre encuentra el camino más corto, pero Floyd Warshall puede devolver caminos más largos en ciertos casos.
c)
Dijkstra es más eficiente en términos de tiempo de ejecución que Floyd Warshall.
d)

Dijkstra: encontrar el camino más corto desde un nodo de origen a todos los demás nodos en un grafo con pesos positivos,

Floyd Warshall: para encontrar los caminos más cortos entre todos los pares de nodos en un grafo, incluso con pesos negativos.

13.

Dibuja un grafo dirigido de 5 nodos con ponderaciones

14.

Cual es la librería en Python que nos permite aplicar el algoritmo de Dijkstra para encontrar la ruta mas corta entre dos puntos?

a)
NetworkX
b)
Scikit-learn
c)
Pandas
d)
Matplotlib
15.

Cual es la herramienta de Google que nos permite ejecutar código Python?

a)
Google Colab
b)
Google Sheets
c)
Google Drive
d)
Google Maps
16.

En que clasificación de heurísticas entra el algoritmo GRASP?

a)
heurísticas exactas
b)
heurísticas de búsqueda local
c)
heurísticas destructivas
d)
heurísticas constructivas
17.

Es una de las heurísticas que se inspira en el comportamiento de enjambres

a)
Optimización por Enjambre de Partículas (PSO)
b)
Optimización por Enjambre de Abejas (BSO)
c)
Búsqueda Tabú
d)
Algoritmo Genético
18.

Es un algoritmo metaheurístico que se inspira en el proceso físico del recocido en metalurgia

a)
Genetic Algorithm
b)
Tabu Search
c)
Simulated Annealing
d)
Particle Swarm Optimization
19.

Es una característica propia de la Heurística colonia de hormigas

a)
Imitar el comportamiento de las mariposas
b)

Capacidad de caminar como las hormigas

c)
Seguir un líder en lugar de trabajar en equipo
d)
Capacidad de encontrar soluciones óptimas imitando el comportamiento de las hormigas
20.

Es uno de los algoritmos heurísticos que nos permite escapar de los óptimos locales

a)
Algoritmo genético
b)
Búsqueda tabú
c)
Programación dinámica
d)
Recocido simulado
21.

La característica principal del algoritmo es el uso de una memoria adaptativa, para guiar el proceso de búsqueda y evitar ciclos

a)

Colonia de hormigas

b)

Recocido Simulado

c)

Búsqueda Tabú

d)

Búsqueda Local

22.

Es una técnica de optimización que explora el espacio de soluciones de un problema moviéndose iterativamente desde una solución actual a una solución vecina, con el objetivo de mejorar

a)
Programación dinámica
b)
Búsqueda local
c)
Recocido simulado
d)
Algoritmo genético
23.

Como se lleva a cabo la Generación de Vecinos en el algoritmo de búsqueda local ?

a)
Generando soluciones aleatorias sin relación con la solución actual
b)
Generando soluciones vecinas a partir de la solución actual mediante pequeños cambios o movimientos.
c)
Copiando la solución actual sin modificaciones
d)
Eliminando la solución actual y comenzando desde cero
24.

Son parte de la computación evolutiva y se inspiran en el proceso de evolución biológica para encontrar soluciones aproximadas a problemas de optimización complejos

a)
Algoritmos cromosómicos
b)
Algoritmos genéticos
c)
Estrategias evolutivas
d)
Programación genética
25.

Como se lleva a cabo el proceso de Selección al aplicar un algoritmo genético ?

a)
El proceso de selección implica elegir individuos al azar
b)
Se seleccionan los individuos con menor aptitud para reproducirse
c)
El proceso de selección en un algoritmo genético implica evaluar la aptitud de cada individuo, seleccionar a los mejores para reproducirse y aplicar operadores genéticos para generar nueva población.
d)
No se aplica ningún criterio para seleccionar a los individuos
26.

Como se lleva a cabo el proceso de preproducción en un algoritmo genético ?

a)
Seleccionando aleatoriamente los individuos iniciales
b)
Utilizando una función de aptitud fija
c)
Definiendo la representación de los individuos, la función de aptitud, los operadores genéticos y los parámetros de configuración.
d)
No definiendo los operadores genéticos
27.

Es el proceso de Mutación al aplicar un algoritmo genético

a)
Crossover
b)
Mutación
c)
Selección
d)
Evolución

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