METAPOD TEST

Los algoritmos de programación genética son un intento de generalizar a los algoritmos genéticos. Verdadero. Falso.

El operador de selección por ruleta provoca una mayor presión selectiva que un torneo. Verdadero. Falso.

El coste del cálculo de las funciones de fitness para todos los individuos de los algoritmos basados en poblaciones se considera aceptable para la resolución de problemas aunque en una generación tengamos múltiples individuos. Verdadero. Falso.

El cruce BLX-alfa es un cruce de gran interés en problemas donde la representación es una secuencia de valores que no se pueden repetir. Verdadero. Falso.

Una alta presión selectiva es clave para mejorar la diversidad de los individuos de un algoritmo. Verdadero. Falso.

El concepto de la evolución de las especies fue la base teórica principal en el desarrollo de los algoritmos genéticos. Verdadero. Falso.

La profundidad de los árboles en la programación genética siempre debe estar cercana a 5. Verdadero. Falso.

El operador de/current_to_pbest incorpora al menos un individuo de la población élite en e operador de recombinación ternario. Verdadero. Falso.

Los algoritmos de evolución diferencial están cercanos a los de programación genética sobretodo en la representación de individuos, y funcionan muy bien en optimización continua (regresión). Verdadero. Falso.

El operador de recombinación ternario mezcla conceptos de cruce y mutación en un único operador. Verdadero. Falso.

El operador de/current_to_best siempre incorpora la élite de la población en el operador de recombinación ternario. Verdadero. Falso.

El cruce en dos puntos para el problema del TSP te devuelve soluciones factibles. Verdadero. Falso.

Los algoritmos de poblaciones tiene una baja base teórica. Verdadero. Falso.

Los algoritmos basados en poblaciones tienen una baja aplicabilidad. Falso. Verdadero.

Un individuo es una solución candidata que siempre deberá ser factible. Verdadero. Falso.

Los algoritmos basados en poblaciones tienden a una mayor explotación que los basados en trayectorias. Verdadero. Falso.

Los algoritmos evolutivos junto con las redes neuronales (apredizaje profundo) y los sistemas difusos son los principales conceptos de la "Computational Intelligence". Verdadero. Falso.

Es fundamental el uso de valores u múltiples ejecuciones en los algoritmos basados en poblaciones. Verdadero. Falso.

JADE y SADE son dos algoritmos genéticos auto-adaptativos que tiene un excelente funcionamiento para aproximación de funciones. Verdadero. Falso.

El operador de recolección de repetidos es de especial relevancia en los algoritmos de programación genética debido a la gran cantidad de recursos que consume. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en computación evolutiva siempre obtiene la solución óptima en un tiempo finito. Falso. Verdadero.

La búsqueda por Poblaciones es más intensificativa que la búsqueda por trayectorias. Falso. Verdadero.

Las heurísticas son poco versátiles, por no adaptarse a múltiples problemas. Verdadero. Falso.

La tenencia tabú permite definir el tiempo en el que una solución se mantiene tabú activa y es medido en número de iteraciones. Verdadero. Falso.

La búsqueda tabú es muy aplicada con éxito, pero es recomendable implementarla con una versión simple y después de forma automática se aplica diversificación y/o intensificación. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado, permite una mayor Intensificación al principio y una mayor diversificación al final del proceso. Verdadero. Falso.

La búsqueda tabú, permite movimientos de empeoramiento, mediante generación de memorias a corto y largo plazo. Falso. Verdadero.

Los métodos Multiarranque o de trayectorias permiten solucionar los problemas de óptimos locales y soluciones de baja calidad. Falso. Verdadero.

El proceso de mejora iterativa de una población se ve aplicada en metaheurísticas como los algoritmos evolutivos y los algoritmos Scatter Serach. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado, si permite mejorar el problema de los óptimos locales mediante empeoramiento, pero la búsqueda tabú no lo permite. Falso. Verdadero.

Con las estrategias de Intensificación se permite reanudar el proceso de búsqueda desde la mejor solución e incluso borrar la memoria a corto plazo para empezar de 0 si es necesario. Falso. Verdadero.

El VNS es un algoritmo ILS con operador de mutación que cambias de entorno, si la solución tras BL es peor que la actual. Verdadero. Falso.

El SA es una técnica fácilmente aplicable a múltiples problemas tanto multiobjetivo como multidimensionales. Verdadero. Falso.

La solución aportada por un método aproximado de búsqueda, son óptimas y en tiempo razonable, mediante la evaluación de soluciones candidatas. Falso. Verdadero.

La P-Metaheurística están basadas en: una memoria de búsqueda, una generación basada en evolución y/o en pizarra y una selección para crear una nueva población. Verdadero. Falso.

El VNS se cambia sistemáticamente en el entorno dentro de una búsqueda local aumentándola sino avanza. Verdadero. Falso.

Una búsqueda local es un proceso que, dada la solución actual en la que se encuentra el recorrido, selecciona iterativamente una solución de su entorno para continuar la búsqueda. Verdadero. Falso.

La búsqueda tabú permite movimientos de empeoramiento junto con mecanismos de reinicialización. Verdadero. Falso.

En la memoria a corto plazo de la búsqueda tabú cuando una solución es tabú pero cumple el nivel de aspiración es posible su aceptación como futura solución. Verdadero. Falso.

La temperatura es el parámetro fundamental del método para aceptar o rechazar movimientos de empeoramiento. Verdadero. Falso.

Para evaluar una metaheurística es necesario realizar un buen análisis cualitativo y cuantitativo de la misma. Verdadero. Falso.

La exploración y la explotación son conceptos antagónicos. Verdadero. Falso.

El informe en el análisis experimental es una pieza muy interesante tanto en la presentación de resultados como en el uso de técnicas de visualización. Verdadero. Falso.

La búsqueda del mejor no tiene porqué funcionar de forma más eficiente y/o eficaz que la búsqueda del primer mejor en un problema. Verdadero. Falso.

La principal diferencia entre las metaheurísticas de trayectorias y poblaciones es la capacidad de éstas últimas para evolucionar en la misma iteración un conjunto de soluciones. Verdadero. Falso.

Los elementos clave del proceso de búsqueda son: a) solución b) entorno c) movimiento d) evaluación. Verdadero. Falso.

El concepto de elitismo está muy vinculado a los enfoques estacionarios. Falso. Verdadero.

El esquema general de evolución de un algoritmo genético se puede enumerar de forma ordenada como: selección, cruce, mutación, reemplazamiento y evaluación. Verdadero. Falso.

Mientras que una excesiva exploración nos conduciría a una búsqueda aleatoria, y difícil convergencia, una excesiva explotación nos podría llevar a rápida convergencia a óptimos locales. Verdadero. Falso.

La principal diferencia entre un algoritmo genético generacional y un estacionario es que el primero evoluciona toda la población mientras que el segundo evoluciona solo unos cuantos individuos en el proceso evolutivo. Verdadero. Falso.

El operador BLX-alfa es un operador de cruce de los algoritmos genéticos muy adecuado para las representaciones de valores reales, y su funcionamiento consiste en obtener la media aritmética de los valores de los padres para cada gen. Verdadero. Falso.

El tamaño de la población de un algoritmo de programación genética tiene un valor inferior al de los algoritmos genéticos. Falso. Verdadero.

La clave de los algoritmos de evolución diferencial reside en el operador de recombinación ternario. Verdadero. Falso.

El problema de la búsqueda local es que suele caer en óptimos locales. Verdadero. Falso.

La programación genética son una generalización de los algoritmos de evolución diferencial. Verdadero. Falso.

La representación de una solución en un algoritmo genético es un componente del algoritmo. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en computación evolutiva tienen como ventajas con respecto a otras técnicas: amplia aplicabilidad, alto coste en desarrollo y la posibilidad de ejecutar interactivamente, entre otras. Verdadero. Falso.

La memoria a largo plazo de la búsqueda tabú solo permite intensificar la búsqueda después de un estancamiento. Verdadero. Falso.

Una búsqueda local tiende hacia óptimos locales que pueden estar muy alejados del óptimo global. Verdadero. Falso.

La matriz de feromonas de un sistema de hormigas recuerda a las estructuras de vecindad y memoria de la búsqueda tabú. Veradero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en computación evolutiva no garantizan la obtención de la solución óptima en un tiempo finito. Verdadero. Falso.

El operador de recombinación ternario del algoritmo JADE permite la obtención de nuevos individuos seleccionando, entre otros, a uno de los 'p' mejores del momento anterior. Verdadero. Falso.

La programación genética es una generalización de la evolución diferencial. Falso. Verdadero.

Los sistemas de colonias de hormigas tienen buen comportamiento en problemas de tipo grafo dirigido, pero se encuentran con problemas cuando el grafo sufre cambios. Verdadero. Falso.

Los algoritmos de evolución diferencial están siendo muy utilizados para optimización continua. Verdadero. Falso.

Las estructuras de las memorias en la búsqueda tabú operan solo en las dimensiones de calidad y frecuencia. Verdadero. Falso.

El diseño de un algoritmo memético se realiza de forma sistemática. Verdadero. Falso.

Una solución candidata a un problema puede verificar todas las restricciones. Verdadero. Falso.

Los Sistemas de Hormigas se asemejan a las Búsquedas Multiarranque. Verdadero. Falso.

La exploración e intensificación se centran en la exploración de nuevos espacios de búsqueda no analizados hasta el momento. Verdadero. Falso.

El algoritmo de la selección por ruleta de los algoritmos genéticos es un novedoso algoritmo con baja presión selectiva. Verdadero. Falso.

En programación genética se emplea siempre para la construcción de los árboles una inicialización completa y/o creciente. Falso. Verdadero.

En el modelo de optimización del agente baldwiniano el agente resultante del proceso se introduce en la población y reemplaza al agente sobre el que se inició el proceso o al más cercano. Falso. Verdadero.

Las metaheurísticas se centran principalmente en el campo de la Inteligencia Computacional. Verdadero. Falso.

El algoritmo de búsqueda tabú permite movimientos de empeoramiento. Verdadero. Falso.

Un algoritmo de búsqueda del mejor y del primer mejor deben devolver, por regla general, distintos resultados aun ejecutándose con la misma semilla para un mismo problema. Verdadero. Falso.

La mejor estrategia con respecto al uso de la memoria a largo plazo en un estancamiento en la búsqueda tabú es la oscilación estratégica. Verdadero. Falso.

Una metaheurística híbrida mezcla técnicas que permitan obtener un buen equilibrio entre exploración y explotación. Verdadero. Falso.

Los algoritmos evolutivos son las mejores técnicas de todas las vistas para resolver problemas combinatorios. Verdadero. Falso.

La evolución diferencial son una generalización de los sistemas de partículas. Falso. Verdadero.

Los sistemas de hormigas son métodos constructivos como la búsqueda tabú. Falso. Verdadero.

Los problemas combinatorios buscan una agrupación, ordenación o asignación de un conjunto discreto y finito que verifiquen restricciones. Verdadero. Falso.

El objetivo de los problemas combinatorios es encontrar la solución de calidad óptima. Verdadero. Falso.

El objetivo de los problemas de optimización es encontrar la solución de calidad óptima. Verdadero. Falso.

Los algoritmos aproximados aportan soluciones cercanas a la óptima en problemas NP-duros en un tiempo razonable. Verdadero. Falso.

Los algoritmos aproximados aportan soluciones cercanas a la óptima en problemas NP-duros, pero tardan demasiado. Falso. Verdadero.

La Heurística es más general y aplicable que la Metaheurística. Verdadero. Falso.

La Heurística es dependiente del problema. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas son algoritmos aproximados. Verdadero. Falso.

Las metaheuristicas son algoritmos aproximados pero las heurísticas no. Falso. Verdadero.

Los modelos Multiarranque permiten métodos Constructivos (GRASP), búsqueda Local Iterativa(ILS) y métodos Híbridos(Meméticos. Verdadero. Falso.

La velocidad de enfriamiento del SA(Enfriamiento Simulado), se fija con un método de aplicación de métodos constantes o de Boltzman. Verdadero. Falso.

La función objetivo permite describir los objetivos a conseguir pero no las soluciones. Falso. Verdadero.

La diversificación/intensificación es un concepto que permite clasificar a las Metaheuristicas más conocidas. Verdadero. Falso.

Los elementos que forman los métodos aproximados de búsqueda son la solución, entorno, campo de búsqueda y evaluación. Falso. Verdadero.

La matriz de feromonas permanece sin cambios en la construcción de las soluciones en los sistemas de colonias de hormigas. Verdadero. Falso.

El GRASP permite la aplicación de una solución inicial de calidad mediante un Greedy aleatorizado. Verdadero. Falso.

La programación genética es una generalización de los algoritmos evolutivos. Verdadero. Falso.

Al igual que pasa con la temperatura del enfriamiento simulado, el valor de la tenencia tabú debe ser inicializado a un valor relacionado con el problema a resolver. Verdadero. Falso.

Con las estrategias de Intensificación se permite reanudar el proceso de búsqueda desde la mejor solución e incluso borrar la memoria a corto plazo para empezar de 0 si es necesario. Falso. Verdadero.

La SA (enfriamiento simulado) es muy aplicada con éxito, pero es recomendable implementarla con una versión simple y después de forma automática se aplica diversificación y/o intensificación. Verdadero. Falso.

La Búsqueda Tabú al igual que el VNS(Variable Neighborhood Search), permite modificar estructuras de entorno. Verdadero. Falso.

En SA(ENFRIAMIENTO SIMULADO), el criterio de aceptación de nuevos vecinos es inversamente proporcional a la diferencia de costes entre la solución actual y la nueva vecina. Verdadero. Falso.

Mientras ILS(Iterative Local Search) construye un camino en el conjunto de Soluciones optimas locales, el VNS(Variable Neighborhood Search) cambia la estructura de entorno de la búsqueda. Verdadero. Falso.

La ILS permite la aplicación repetida de Alg. De Blocal a una solución inicial obtenida por mutación de una solución óptima local encontrada con anterioridad. Verdadero. Falso.

La búsqueda Local en GRASP, no utiliza técnicas del Mejor Vecino, mediante la aplicación Búsqueda clásica, SA(enfriamiento simulado) o TS(tabu search). Falso. Verdadero.

GRASP (Blocal desde diferentes Soluciones Iniciales), ILS (Blocal con misma Solución pero fuerte Mutación), VNS(Cambios sistemáticos de Ent. Vecindad en Blocal). Verdadero. Falso.

Los OCH(Sistemas de colonias de hormigas) con BL serían un algoritmo multiarranque. Verdadero. Falso.

La diferencia entre los sistemas de colonias de hormigas y GRASP es que parte del mecanismo de cooperación global de las soluciones que se van generando donde las ejecuciones no son independientes. Verdadero. Falso.

Solo a parte de las soluciones incluidas en el entorno de la solución actual, que viene delimitado por un operador de generación de soluciones, se denominan soluciones vecinas. Verdadero. Falso.

SADE es un algoritmo de evolución diferencial que emplea memorias para optimizar la utilización de los operadores de recombinación. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado intenta realizar una explotación al comienzo de la búsqueda y exploración en las etapas finales. Falso. Verdadero.

Entre los elementos básicos de cualquier metaheurística se encuentran la representación de la solución, la reproducción de soluciones en el entorno, y la evaluación de la solución. Verdadero. Falso.

La metaheurística de particle swarm optimization tiene características muy cercanas a la evolución diferencial. Verdadero. Falso.

El paradigma map-reduce oculta la complejidad de la distribución y tolerancia a fallos, y destaca por su adecuación ahorrando mucho tiempo en todos los problemas. Falso. Verdadero.

Los sistemas de colonias de hormigas tienen buen comportamiento en problemas de tipo grafo dirigido, pero se encuentran con problemas cuando el grafo sufre cambios. Verdadero. Falso.

La intensidad y frecuencia de un algoritmo memético deben estar equilibradas, baja frecuencia implica baja intensidad, y al contrario. Falso. Verdadero.

GRASP utiliza una lista restringida de candidatos para aportar diversidad. Verdadero. Falso.

El criterio de parada en las búsquedas multiarranque se limita a un número fijo de iteraciones. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en población (P-metaheurísticas) siempre comienzan con una población de soluciones completas. Verdadero. Falso.

Las P-metaheurísticas siempre utilizan memoria de búsqueda para almacenar información sobre el proceso. Verdadero. Falso.

La mutación en programación genética solo puede reemplazar subárboles completos. Verdadero. Falso.

En los sistemas de colonias de hormigas, los caminos menos prometedores acumulan más feromona debido a la evaporación. Verdadero. Falso.

La aplicación de la búsqueda local en algoritmos meméticos puede realizarse cada cierto número de generaciones. Verdadero. Falso.

El único objetivo de las metaheurísticas paralelas es reducir el tiempo de ejecución de un problema. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas paralelas se clasifican por tres dimensiones: cardinalidad del proceso de búsqueda, intercambio de información de procesos y diversidad de los métodos de búsqueda empleados. Verdadero. Falso.

Las estrategias de reparación para el manejo de restricciones ignoran cualquier solución no factible generada durante la búsqueda. Verdadero. Falso.

Los algoritmos meméticos son técnicas multiarranque. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas de colonias de hormigas pueden considerarse un metaheurística basada en poblaciones. Verdadero. Falso.

En una búsqueda multiarranque no se pueden utilizar métodos basados en trayectorias sofisticados en la etapa 2 (obtención de una solución optimizada, búsqueda local). Falso. Verdadero.

En el enfriamiento simulado a mayor temperatura menor probabilidad de aceptación de soluciones candidatas peores. Falso. Verdadero.

En los algoritmos evolutivos generacionales se incorpora el elitismo para mejorar la diversidad de soluciones. Verdadero. Falso.

El término local en metaheurísticas se refiere al uso de estructuras de entorno que reflejan la proximidad o vecindad entre las soluciones alternativas. Verdadero. Falso.

En una búsqueda aleatoria, la probabilidad de obtener la solución óptima en una sola iteración es 1/m, donde m es el tamaño del espacio de búsqueda. Verdadero. Falso.

El Enfriamiento Simulado aplica una filosofía de búsqueda que implica diversificar al principio y explotar al final. Verdadero. Falso.

La memoria de corto plazo en Búsqueda Tabú se utiliza para guiar la búsqueda a posteriori, después de una primera etapa. Falso. Verdadero.

Las estrategias de diversificación en Búsqueda Tabú se basan en regresar a regiones atractivas del espacio de búsqueda ya exploradas para buscar más extensamente. Falso. Verdadero.

Los OCH con búsqueda local son un algoritmo multiarranque. Verdadero. Falso.

En el enfriamiento simulado a mayor temperatura menor probabilidad de aceptación de soluciones candidatas peores. Falso. Verdadero.

Las metaheurísticas de colonias de hormigas pueden considerarse una metaheurística basada en poblaciones. Verdadero. Falso.

En las metaheurísticas paralelas, el intercambio de información de las memorias adaptativas siempre provoca mayor pérdida de diversidad que el intercambio solo de la mejor solución. Verdadero. Falso.

En los algoritmos evolutivos generacionales se incorpora el elitismo del mejor individuo para mejorar la diversidad de soluciones. Verdadero. Falso.

Los sistemas de colonias de hormigas tienen buen comportamiento en problemas de tipo grafo dirigido y cuando el grafo sufre cambios. Verdadero. Falso.

La memoria de búsqueda en los algoritmos de optimización basados en colonias de hormigas es la información heurística. Falso. Verdadero.

La memoria a largo plazo de la búsqueda tabú solo permite intensificar la búsqueda después de un estancamiento. Verdadero. Falso.

En un sistema de colonias de hormigas la actualización local de feromona en realidad es una evaporación que busca una mayor exploración hacia los arcos no visitados. Verdadero. Falso.

Las memorias de la búsqueda tabú son estructuras adaptativas. Verdadero. Falso.

Los modelos convolucionales de aprendizaje profundo se están empezando a usar recientemente en clasificación de objetos en imágenes con muy buenos resultados. Verdadero. Falso.

La selección por ruleta aporta baja presión selectiva en el proceso de búsqueda de un algoritmo evolutivo. Verdadero. Falso.

Aumentar el tamaño de la población de un algoritmo evolutivo nos aporta mayor exploración. Verdadera. Falso.

La LRC es un conjunto de soluciones que se emplea mucho en los algoritmos de trayectorias con multiarranque. Verdadera. Falso.

Los algoritmos de evolución diferencial son interesante para resolver problemas de regresión simbólica. Falso. Verdadero.

El criterio de aceptación del enfriamiento simulado es un mecanismo que nos permite aceptar movimientos de empeoramiento en el proceso de búsqueda. Verdadero. Falso.

Un mecanismo de reinicialización de un individuo de un algoritmo evolutivo es igual que una oscilación estratétiga de una búsqueda tabú. Falso. Verdadero.

La eficiencia teórica de una búsqueda aleatoria depende exclusivamente del número de soluciones posibles. Falso. Verdadero.

Al algoritmo evolutivo que acaba su proceso de búsqueda y se le incorpora una búsqueda tabú (por ejemplo) tras ese proceso se le denomina algoritmo memético. Falso. Verdadero.

La evolución diferencial está diseñada para resolver preferentemente problemas combinatorios. Verdadero. Falso.

Un algoritmo evolutivo estacionario no incorpora un mecanismo de elitismo ya que lo incorpora por definición. Verdadero. Falso.

En un sistema de colonia de hormigas la actualización local de feromona en realidad busca dar importancia a los arcos no visitados. Verdadero. Falso.

La memoria a largo plazo de la búsqueda tabú se diseña condicionada a la representación de la solución en la mayoría de los casos. Verdadero. Falso.

El concepto entorno en una trayectoria se emplea para restringir el espacio de la búsqueda respecto a la solución actual. Falso. Verdadero.

Una lista restringida de candidatos es clave en los GRASP. Verdadero. Falso.

Los elementos clave de un algoritmo memético son configuración de la profundidad y la frecuencia con la que el algoritmo evolutivo se ejecuta dentro una búsqueda en trayectoria. Falso. Verdadero.

Una búsqueda local del primer mejor es más eficiente que una búsqueda local del mejor. Verdadero. Falso.

Cuando en un problema conocemos el óptimo global podemos parar el proceso de búsqueda de una metaheurística cuando lo encuentre. Verdadero. Falso.

En un proceso de optimización continua resuelto mediante un algoritmo de evolución diferencial se busca maximizar los valores de MAPE o MSE. Falso. Verdadero.

JADE y SADE son algoritmos de evolución diferencial adaptativos. Verdadero. Falso.

En los algoritmos evolutivos estacionarios se incorpora el elitismo para mejorar la convergencia de soluciones. Verdadero. Falso.

En un sistema de colonia de hormigas la actualización local de feromona en realidad es una evaporación que busca dar mayor diversidad hacia los arcos no visitados. Verdadero. Falso.

Un sistema de colonia de hormigas no se puede diseñar con una lista restringida de candidatos. Falso. Verdadero.

En el problema Longest Common Subsequence no es obligatorio tener posiciones consecutivas de elementos. Verdadero. Falso.

Para todos los problemas que hemos visto en clase, la búsqueda tabú siempre funciona mejor con una oscilación estratégica y probabilidad de 50%. Verdadero. Falso.

El paradigma Map-Reduce es un enfoque de paralelización empleado en Metaheurísticas paralelas para mejorar la eficiencia de los enfoques clásicos. Verdadero. Falso.

Una metaheurística híbrida debe combinar un algoritmo evolutivo y una trayectoria. Falso. Verdadero.

En un problema desconocido cuando el algoritmo obtiene un óptimo global debe parar el proceso de búsqueda. Verdadero. Falso.

La selección por ruleta de los algoritmos evolutivos tienen una presión selectiva baja. Verdadero. Falso.

JADE es un algoritmo de evolución diferencial que emplea mecanismos adaptativos para la recombinación de los individuos. Falso. Verdadero.

Los elementos clave de una metaheurística son la representación de la solución, las soluciones cercanas, la transformación de la solución actual en otra y la función de selección. Verdadero. Falso.

Los sistemas de hormigas y los sistemas de colonias de hormigas son algoritmos constructivos ya que van construyendo la solución paso a paso. Verdadero. Falso.

La búsqueda tabú persigue una exploración al comienzo de la búsqueda y explotación en las etapas finales mediante el mecanismo de la oscilación estratégica con probabilidad de 50%. Falso. Verdadero.

El manejo de restricciones en búsquedas globales se realizan de forma habitual mediante penalización, reparación o reemplazamiento, entre otros. Verdadero. Falso.

La matriz de feromonas sufre en mayor parte evaporación en los sistemas de colonias de hormigas. Verdadero. Falso.

Un óptimo local nunca puede ser global. Verdadero. Falso.

Los tiempos obtenidos en las exploraciones de metaheurísticas dependen de la técnica a emplear en su resolución y sobretodo del problema a resolver. Verdadero. Falso.

Los algoritmos genéticos son de propósito general y se pueden utilizar para resolver cualquier problema, aunque donde mejor funcionan son en los problemas de optimización continua. Falso. Verdadero.

El paradigma Map-Reduce es un enfoque de paralelización empleado en Metaheurísticas paralelas para mejorar la eficiencia de los enfoques clásicos. Verdadero. Falso.

Un algoritmo de metaheurísticas busca óptimos locales, y al final del proceso de búsqueda siempre obtiene un óptimo global. Falso. Verdadero.

La evolución diferencial es una generalización de los algoritmos evolutivos. Verdadero. Falso.

La vecindad es un concepto de las trayectorias para acotar el espacio de búsqueda total a una zona cercana a la solución actual. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado es una metaheurística basada en conceptos de termodinámica y la aceptación de una solución mejor se condiciona a la temperatura. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en computación evolutiva no siempre obtienen la solución óptima en un tiempo finito. Verdadero. Falso.

El teorema de No Free Lunch nos dice que dependiendo de la intensidad y frecuencia de un algoritmo memético podemos adaptar un algoritmo a un problema y mejorar sus resultados. Falso. Verdadero.

La matriz de feromonas permanece sin cambios en la construcción de las soluciones en los sistemas de colonias de hormigas. Falso. Verdadero.

La representación de una solución y su evaluación son elementos de una metaheurística que están condicionados a la técnica a emplear. Verdadero. Falso.

Una metaheurística de población en entornos de paralelización puede ser resuelta mediante un enfoque global o un enfoque local. Verdadero. Falso.

En un problema de regresión simbólica es adecuado emplear representaciones de soluciones dinámicas. Verdadero. Falso.

Los elementos clave de una metaheurística son la representación de la solución, las soluciones cercanas, la transformación de la solución actual en otra, la generación de la solución y la función objetivo. Verdadero. Falso.

Un algoritmo se define como constructivo cuando la solución se construye en un único paso. Verdadero. Falso.

SADE es un algoritmo de evolución diferencial que se caracteriza por emplear un mecanismo adaptativo para los operados genéticos. Verdadero. Falso.

El paradigma Map-Reduce es un enfoque de paralelización que permite mejorar a los enfoques clásicos cuando tenemos problemas de eficiencia por un número de datos elevado. Verdadero. Falso.

El manejo de restricciones en búsquedas en espacios factibles se realizan de forma habitual mediante penalización. Falso. Verdadero.

La matriz de feromonas se modifica en la construcción de las soluciones en los sistemas de hormigas. Sin embargo, en los sistemas de colonias de hormigas no se modifica hasta el final del proceso. Verdadero. Falso.

Los tiempos obtenidos en las exploraciones de metaheurísticas dependen de algún modo de la técnica a emplear en su resolución. Verdadero. Falso.

La principal diferencia entre la búsqueda del mejor y la búsqueda del primer mejor está centrada en la transformación de la solución actual en otra solución. Verdadero. Falso.

Un algoritmo memético permite hibridar una metaheurística basada en poblaciones, y justo al final del proceso evolutivo, una metaheurística basada en trayectorias. Falso. Verdadero.

El enfriamiento simulado es una metaheurística de trayectorias que persigue una exploración al comienzo de la búsqueda y explotación en las etapas finales. Verdadero. Falso.

JADE es un algoritmo de programación genética que emplea el operador ternario modificado para incluir en la evolución a los p-mejores individuos de la generación anterior. Falso. Verdadero.

Los elementos clave de una metaheurística son la representación de la solución, las soluciones cercanas, la transformación de la solución actual en otra, la factibilidad de la solución y la función objetivo. Verdadero. Falso.

El algoritmo GRASP y los Sistemas de Colonias de Hormigas se pueden clasificar como algoritmos constructivos. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado persigue una explotación al comienzo de la búsqueda y exploración en las etapas finales. Falso. Verdadero.

El manejo de restricciones en búsquedas exclusivamente en espacios factibles se realizan de forma habitual mediante penalización. Falso. Verdadero.

La matriz de feromonas permanece sin cambios en la construcción de las soluciones en los sistemas de hormigas. Sin embargo, en los sistemas de colonias de hormigas sí se modifica mediante la actualización online de la feromona. Verdadera. Falso.

Un óptimo global puede no ser local. Falso. Verdadero.

Los tiempos obtenidos en las exploraciones de metaheurísticas dependen exclusivamente de la técnica a emplear en su resolución. Falso. Verdadero.

El teorema del “No Free Lunch” nos dice que una técnica puede funcionar muy bien para un problema, pero en otro tener un funcionamiento totalmente distinto. Verdadero. Falso.

El paradigma Map-Reduce es un enfoque de paralelización empleado en Metaheurísticas paralelas para mejorar la eficiencia de los enfoques clásicos. Verdadero. Falso.

Solo a parte de las soluciones incluidas en el entorno de la solución actual, que viene delimitado por un operador de generación de soluciones, se denominan soluciones vecinas. Falso. Verdadero.

SADE es un algoritmo de evolución diferencial que emplea memorias para optimizar la utilización de los operadores de recombinación. Verdadero. Falso.

La programación genética es una generalización de los algoritmos evolutivos. Verdadero. Falso.

El enfriamiento simulado intenta realizar una explotación al comienzo de la búsqueda y exploración en las etapas finales. Verdadero. Falso.

Entre los elementos básicos de cualquier metaheurística se encuentran la representación de la solución, la reproducción de soluciones en el entorno, y la evaluación de la solución. Verdadero. Falso.

La matriz de feromonas permanece sin cambios en la construcción de las soluciones en los sistemas de colonias de hormigas. Falso. Verdadero.

Una búsqueda local tiende hacia óptimos locales que pueden estar muy alejados del óptimo global. Verdadero. Falso.

Las metaheurísticas basadas en computación evolutiva siempre obtienen la solución óptima en un tiempo finito. Falso. Verdadero.

La intensidad y frecuencia de un algoritmo memético deben estar equilibradas, baja frecuencia implica baja intensidad, y al contrario. Falso. Verdadero.

Al igual que pasa con la temperatura del enfriamiento simulado, el valor de la tenencia tabú debe ser inicializado a un valor relacionado con el problema a resolver. Verdadero. Falso.

Los algoritmos de evolución diferencial están siendo muy utilizados para optimización continua. Verdadero. Falso.

Las estructuras de las memorias en la búsqueda tabú operan solo en las dimensiones de calidad y frecuencia. Verdadero. Falso.

El diseño de un algoritmo memético se realiza de forma sistemática. Falso. Verdadero.

Una solución candidata a un problema puede verificar todas las restricciones. Verdadero. Falso.

La exploración e intensificación se centran en la exploración de nuevos espacios de búsqueda no analizados hasta el momento. Falso. Verdadero.

El algoritmo de la selección por ruleta de los algoritmos genéticos es un novedoso algoritmo con baja presión selectiva. Falso. Verdadero.

En programación genética se emplea siempre para la construcción de los árboles una inicialización completa y/o creciente. Falso. Verdadero.

En el modelo de optimización del agente baldwiniano el agente resultante del proceso se introduce en la población y reemplaza al agente sobre el que se inició el proceso o al más cercano. Falso. Verdadero.

Las metaheurísticas se centran principalmente en el campo de la Inteligencia Computacional. Verdadero. Falso.

El algoritmo de búsqueda tabú permite movimientos de empeoramiento. Verdadero. Falso.

Un algoritmo de búsqueda del mejor y del primer mejor deben devolver, por regla general, distintos resultados aun ejecutándose con la misma semilla para un mismo problema. Verdadero. Falso.

La mejor estrategia con respecto al uso de la memoria a largo plazo en un estancamiento en la búsqueda tabú es la oscilación estratégica. Falsa. Verdadero.

Una metaheurística híbrida mezcla técnicas que permitan obtener un buen equilibrio entre exploración y explotación. Verdadero. Falso.

En las metaheurísticas paralelas la búsqueda por entornos mantiene una solución en cada momento mientras que las poblaciones mantienen un conjunto de soluciones. Verdadero. Falso.

Los algoritmos evolutivos son las mejores técnicas de todas las vistas para resolver problemas combinatorio. Falso. Verdadero.

El operador de recombinación ternario del algoritmo JADE permite la obtención de nuevo individuos seleccionando, entre otros, al mejor del momento anterior. Falso. Verdadero.

La evolución diferencial son una generalización de los sistemas de partículas. Verdadero. Falso.

Los sistemas de colonias de hormigas tienen buen comportamiento en problemas de tipo grafo dirigido, pero se encuentran con problemas cuando el grafo sufre cambios. Verdadero. Falso.

Los sistemas de hormigas son métodos constructivos como la búsqueda tabú. Verdadero. Falso.