首页
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。()
精华吧
→
答案
→
超星尔雅学习通
→
人工智能与信息社会
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。()
A.正确
B.错误
正确答案:B
Tag:
函数
优化
基因遗传算法
时间:2020-11-06 22:31:24
上一篇:
仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。()
下一篇:
自然界中生物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。()
相关答案
1.
基因遗传算法的两个常用的结束条件为()。
2.
基因遗传算法的组成部分包括()。
3.
以下对基因遗传算法描述正确的是()。
4.
以下属于仿生算法的有()。
5.
仿生算法的特点有()。
6.
RGB模型可以组合出()种颜色。
7.
将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值(),适应度()。
8.
图中所展示的基因遗传算法过程是()过程。
9.
色彩的三原色模型是()。
10.
启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()
热门答案
1.
零和博弈中,双方(或多方)的收益相加为0或负数。()
2.
二分查找是一个有效计算平方根的办法。()
3.
AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。()
4.
估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数()
5.
博弈树的每个结点表示一个动作。()
6.
基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。()
7.
专家系统的适用领域的特征包括()。
8.
蒙特卡洛树搜索的主要流程有()。
9.
以下属于完全信息博弈的游戏有()。
10.
专家系统的主要组成部分包括()。