Metaheurísticas

El enfriamiento simulado es un algoritmo determinista que siempre acepta soluciones mejores que la actual. Verdadero. Falso.

El criterio de aceptación del enfriamiento simulado está inspirado en principios de la Termodinámica. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado pertenece a la familia de algoritmos de búsqueda por entornos. Verdadero. Falso.

En el enfriamiento simulado, la probabilidad de aceptar soluciones peores aumenta a medida que la temperatura disminuye. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la característica principal que diferencia al enfriamiento simulado de otros algoritmos de búsqueda local?. Solo acepta soluciones mejores. Utiliza una población de soluciones. Acepta soluciones peores con cierta probabilidad. Garantiza encontrar el óptimo global.

¿A qué concepto físico equivale la función objetivo en el enfriamiento simulado?. Entropía. Temperatura. Energía. Presión.

¿Qué parámetro controla la probabilidad de aceptar soluciones peores en el enfriamiento simulado?. El entorno. La función de coste. La temperatura. El número de iteraciones.

¿Cuál es el objetivo principal del criterio probabilístico de aceptación?. Acelerar el algoritmo. Reducir el espacio de búsqueda. Evitar quedar atrapado en óptimos locales. Eliminar soluciones inválidas.

¿Qué ocurre idealmente cuando la temperatura se aproxima a cero?. Se aceptan todas las soluciones. Se aceptan solo soluciones peores. Se aceptan soluciones al azar. Solo se aceptan soluciones mejores.

Permitir movimientos hacia soluciones peores puede ayudar a evitar que la búsqueda local se quede atrapada en óptimos locales. Verdadero. Falso.

En una búsqueda local clásica, aceptar soluciones peores nunca es beneficioso. Verdadero. Falso.

Los movimientos hacia soluciones peores deben realizarse de forma aleatoria sin ningún tipo de control. Verdadero. Falso.

El objetivo principal de los movimientos de escape es mejorar la exploración del espacio de soluciones. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la finalidad principal de permitir movimientos hacia soluciones peores en una búsqueda local?. Reducir el número de iteraciones. Evitar quedar atrapado en óptimos locales. Garantizar el óptimo global. Simplificar la función objetivo.

¿Cuándo deben realizarse los movimientos de “escape de óptimos locales”?. Siempre que se encuentre una solución peor. Solo al inicio de la búsqueda. De forma controlada cuando la búsqueda progresa hacia una buena solución. Únicamente cuando se alcanza el óptimo global.

¿Qué riesgo existe si se permiten demasiados movimientos hacia soluciones peores?. La búsqueda se vuelve demasiado lenta. Se reduce el espacio de búsqueda. La búsqueda puede volverse errática y no converger. Se eliminan los óptimos locales.

¿Qué concepto resume mejor la idea de aceptar soluciones peores de forma controlada?. Explotación. Enumeración exhaustiva. Exploración equilibrada. Programación dinámica.

El enfriamiento simulado está inspirado en el proceso físico del templado de metales. Verdadero. Falso.

La velocidad del proceso de templado no influye en las propiedades finales del metal. Verdadero. Falso.

Un enfriamiento demasiado rápido puede impedir que el metal alcance un estado de mínima energía. Verdadero. Falso.

El objetivo final del proceso de templado es alcanzar un estado de máxima energía. Verdadero. Falso.

¿En qué proceso físico se inspira el enfriamiento simulado?. Fundición de metales. Templado de metales. Oxidación de metales. Pulido de metales.

¿Por qué es importante controlar la velocidad del proceso de templado?. Para reducir el coste del proceso. Para acelerar la solidificación. Para obtener las propiedades deseadas del material. Para aumentar la temperatura final.

¿Qué representa el estado de mínima energía en el contexto del templado?. Un estado inestable del metal. Un estado aleatorio. Un estado estable con buenas propiedades físicas. El inicio del proceso de templado.

¿Qué analogía existe entre el templado de metales y el enfriamiento simulado?. Ambos eliminan soluciones peores. Ambos trabajan solo con estados iniciales. Ambos buscan un estado estable mediante un proceso gradual. Ambos garantizan resultados idénticos.

En el Enfriamiento Simulado, la aceptación de soluciones peores se controla mediante una función de probabilidad. Verdadero. Falso.

A medida que avanza la búsqueda, la probabilidad de aceptar soluciones peores aumenta. Verdadero. Falso.

El Enfriamiento Simulado favorece la exploración al inicio y la explotación al final del proceso. Verdadero. Falso.

La intensificación y la diversificación son conceptos equivalentes en búsqueda local. Verdadero. Falso.

¿Qué mecanismo utiliza el Enfriamiento Simulado para controlar los movimientos de escape?. Un criterio determinista. Una función de probabilidad. Una población de soluciones. Una búsqueda exhaustiva.

¿Por qué disminuye la probabilidad de aceptar soluciones peores conforme avanza la búsqueda?. Para acelerar el algoritmo. Porque la función objetivo cambia. Porque se asume que se está más cerca del óptimo local. Para aumentar la exploración.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la fase inicial del Enfriamiento Simulado?. Alta explotación y baja exploración. Baja exploración y alta intensificación. Alta exploración y baja intensificación. Búsqueda determinista.

¿Qué concepto se asocia principalmente con la explotación en Enfriamiento Simulado?. Aceptar muchas soluciones peores. Explorar regiones alejadas. Refinar soluciones cercanas al óptimo. Aumentar la temperatura.

La filosofía de “exploración–explotación” en Enfriamiento Simulado implica: Explorar siempre y no explotar. Explotar al inicio y explorar al final. Explorar al inicio y explotar al final. No aceptar soluciones peores.

El algoritmo de Metrópolis tiene su origen en la termodinámica estadística. Verdadero. Falso.

El trabajo de Metrópolis modela el enfriamiento como un proceso en el que la temperatura aumenta progresivamente. Verdadero. Falso.

El estado final del sistema modelado por Metrópolis es un estado estable o congelado. Verdadero. Falso.

La probabilidad de aceptar un incremento energético aumenta cuando la temperatura disminuye. Verdadero. Falso.

La constante de Boltzmann aparece en la expresión probabilística del algoritmo de Metrópolis. Verdadero. Falso.

¿En qué año se publicó el trabajo original de Metrópolis?. 1945. 1950. 1953. 1960.

¿Qué fenómeno físico modela el algoritmo de Metrópolis?. La difusión molecular. El enfriamiento de un sistema de partículas. La fusión de metales. La expansión térmica.

¿Qué representa δE en la fórmula del algoritmo de Metrópolis?. La temperatura del sistema. La constante de Boltzmann. El incremento de energía del sistema. El número de partículas.

Según la expresión P(δE) = exp(-δE/kt), ¿qué ocurre si δE aumenta manteniendo constante la temperatura?. La probabilidad aumenta. La probabilidad permanece constante. La probabilidad disminuye. La probabilidad se hace igual a 1.

¿Qué ocurre con la probabilidad de aceptar incrementos energéticos cuando la temperatura es alta?. Es muy baja. Es mayor. Es siempre cero. No depende de la temperatura.

En el modelo de Metrópolis, si el cambio energético es negativo, el cambio se acepta automáticamente. Verdadero. Falso.

Si el cambio de energía es positivo, nunca se acepta en el modelo de Metrópolis. Verdadero. Falso.

En optimización combinatoria, el equivalente de “estado congelado” es una solución heurística. Verdadero. Falso.

La temperatura en optimización combinatoria no tiene relación con la temperatura física en termodinámica. Verdadero. Falso.

El cambio de estado en termodinámica es análogo a explorar soluciones del entorno en optimización combinatoria. Verdadero. Falso.

¿Qué ocurre en el modelo de Metrópolis si una perturbación genera un aumento de energía δE?. Se rechaza automáticamente. Se acepta siempre. Se acepta con probabilidad P(δE) = EXP(-δE/kt). Se reinicia el sistema.

En la analogía termodinámica – optimización, ¿qué representa la energía?. Estado congelado. Parámetro de control. Coste. Solución del entorno.

¿Cuál es el equivalente de “perturbación aleatoria” en optimización combinatoria?. Cambio de estado. Cambio de temperatura. Evaluación de la función de coste. Exploración de soluciones del entorno.

¿Qué papel cumple la temperatura en el Enfriamiento Simulado?. Determina la energía inicial. Controla la probabilidad de aceptar soluciones peores. Marca la solución final. Indica el número de iteraciones.

En la tabla de analogías, ¿qué representa “estado congelado” en optimización combinatoria?. Una solución inicial. Una solución heurística estable. Un coste máximo. La temperatura mínima.

El Enfriamiento Simulado es un algoritmo de búsqueda por entornos. Verdadero. Falso.

La variable Temperatura no afecta la aceptación de soluciones peores. Verdadero. Falso.

La Temperatura inicial 𝑇0 se establece en un valor alto para favorecer la exploración al inicio. Verdadero. Falso.

La Temperatura disminuye progresivamente hasta alcanzar la Temperatura final 𝑇𝑓. Verdadero. Falso.

El mecanismo de enfriamiento α(⋅) incrementa la temperatura en cada iteración. Verdadero. Falso.

¿Qué determina la variable Temperatura (T) en el Enfriamiento Simulado?. La velocidad del algoritmo. La probabilidad de aceptar soluciones vecinas peores. El número de iteraciones. El coste de la solución.

¿Cuál es la finalidad de iniciar con una Temperatura alta T0?. Reducir el tiempo de ejecución. Aumentar la probabilidad de aceptación de soluciones peores al inicio. Alcanzar la solución óptima inmediatamente. Evitar cambios en la función objetivo.

¿Qué sucede con la Temperatura durante la ejecución del algoritmo?. Se mantiene constante. Se incrementa. Se reduce gradualmente. Se reinicia en cada iteración.

¿Cómo se denomina la Temperatura mínima que alcanza el sistema?. Temperatura inicial. Temperatura crítica. Temperatura final Tf. Temperatura máxima.

¿Cuál es la función del mecanismo de enfriamiento α(⋅)?. Incrementar la temperatura para explorar más soluciones. Reducir gradualmente la temperatura a lo largo de las iteraciones. Determinar el coste de cada solución. Generar soluciones aleatorias.

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