Hőmérséklet és részecskék mozgása

<p>δ (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Csak a szomszédos részecskék kommunikálnak. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Tabu keresés (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Véletlen megoldásból kiindul, és folyamatosan javítja azt. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Beragad a lokális optimumokba. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>A vizsgált szomszédok száma. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Képes nem javító megoldásokat is elfogadni. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>A véletlen lépések aránya. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>A közvetlen visszalépési lehetőség. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Hegymászó algoritmus (D)</p> Signup and view all the answers

<p>P = (X, f, ω) (B)</p> Signup and view all the answers

<p>f(x*) ≤ f(x) minden x ∈ X esetén (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Folytonos vagy diszkrét (D)</p> Signup and view all the answers

<p>f(x*) &lt; f(x) minden x ∈ V(x*) esetén (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Multi-modális optimalizáció (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Az optimalizációs algoritmus az idő függvényében változik (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Stabilitás (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Optimalizálni kívánt értékek meghatározása (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Valódi evolúciós algoritmusok (B), Genetikus programozás (C), Differenciál evolúció (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Swap mutáció (D)</p> Signup and view all the answers

<p>0-ák és 1-esek listája (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Keresztezés (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Egy gén állapotának megváltoztatása (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Egy pont alapú keresztezés (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Véletlenszerű mutáció (D)</p> Signup and view all the answers

<p>DE/rand/1 (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Creep mutáció (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Súlyozott összegek módszere (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Egy másik megoldás nem dominálja. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>A súlyok összege 1. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Az összes célfüggvény maximális különbségét mérni. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>A diszkrét keresztezés az egyik szülő tulajdonságával egyenlően új tulajdonságot hoz létre. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Új pont koordinátái a régi ponthoz egy normális eloszlású számot adva keletkeznek. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Első típusú mutáció (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Egy egyed hány egyedet dominál. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>a referencia pont és a célfüggvények (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Minden kromoszóma keresztezésre kerül (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Roulette-kerék alapú kiválasztás (C)</p> Signup and view all the answers

<p>A jól teljesítő egyedek hamarabb kiszűrődnek (C)</p> Signup and view all the answers

<p>0.5% - 1% (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Biztosítani, hogy a legjobbak túléljenek a következő generációba (A)</p> Signup and view all the answers

<p>A keresztezés mindig a legrosszabb egyedeket célozza meg (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Kor alapú szelekcióval, például FIFO módszerrel (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Nem elég keresztezés történik a változáshoz (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Mutációs aritmetikai kereszteződés (B)</p> Signup and view all the answers

<p>A گردشینگ a legrosszabb teljesítményű egyedeket célozza meg (D)</p> Signup and view all the answers

A lehető legjobb eredmény elérésének a folyamata meghatározott feltételek között.

Egy optimalizációs probléma definiálására használt matematikai kifejezés. Három fő komponensből áll: a keresési tér, a célfüggvény és a megszorítások halmaza.

Az a függvény, amelyet optimalizálni szeretnénk. A függvény ábrázolása egy adott ponton mutatja a probléma megoldásának a minőségét.

Az a pont a keresési térben, ahol a célfüggvény a legkisebb értéket veszi fel.

Az a pont a keresési térben, ahol a célfüggvény a legnagyobb értéket veszi fel.

Az a pont a keresési térben, ahol a célfüggvény értéke kisebb vagy egyenlő, mint az adott pont közvetlen szomszédságában lévő pontok értéke.

Az optimalizációs problémák egy típusa, amelynek célja az összes vagy a lehető legtöbb lokális optimum megtalálása.

Egy optimizációs algoritmus, amely alkalmazkodik a probléma környezetének változásaihoz, például a célfüggvény dinamikusan változó értékeihez.

Az algoritmusok olyan osztálya, ahol a véletlen is szerepet játszik a megoldás keresésében.

Egy metaheurisztikus algoritmus, amely egy véletlen megoldástól indul, és lépésről lépésre próbálja javítani a megoldást.

A hegymászó algoritmusnak egy problémája, hogy könnyen beragadhat helyi optimumokba, ahol a szomszédos megoldások nem jobb az aktuális megoldásnál.

A metaheurisztikus algoritmusok egy típusa, amely egy tabu listát használ, hogy elkerülje a már kipróbált, de nem megfelelő megoldásokhoz való visszatérést.

Egy metaheurisztikus algoritmus, amely képes véletlen lépéseket tenni, még ha ezek rosszabb megoldást is jelentenek, hogy elkerülje a lokális optimumokba való beragadást.

A szimulált lehűtés algoritmusának egy paramétere, amely a véletlen lépések valószínűségét befolyásolja.

A részecskék mozgásának sebességét szabályozó paraméter. Minél nagyobb az értéke, annál gyorsabban mozognak és annál nagyobb lépéseket tesznek a keresési térben.

A részecskenek hatókörét meghatározható különböző topológiák szerint. A gyűrű topológiában a részecskék egymáshoz kapcsolódnak egy gyűrűben, és csak a szomszédos részecskékkel kommunikálnak.

A részecskék legjobb értékének és az informátor legjobb értékének a relatív fontosságát szabályozó paraméter. Ha az érték nagy, a keresés a globális legjobb érték felé irányul. Ha az érték kicsi, a keresés inkább a globális legjobb értékre vonatkozó információ irányába megy.

A részecskéknek a keresési térben való mozgásának módját meghatározó paraméter. A gyorsabb lehűlés nagyobb valószínűséggel juttat el a lokális optimumokhoz, míg a lassabb lehűlés nagyobb valószínűséggel jut el a globális optimumhoz.

Többcélú optimalizálási probléma, ahol a célfüggvények értékei többféle módon maximalizálhatók, és nincs egyetlen legjobb megoldás.

A többcélú optimalizációs problémák megoldásának egyik technikája, ahol a célfüggvényeket kombinálják egyetlen, súlyozott összeggé.

A többcélú optimalizációs problémák megoldásának egyik technikája, ahol a célok közötti távolságot minimalizálják egy referenciaponttól.

A többcélú optimalizációs problémák megoldásában az optimális megoldások halmaza, ahol egyik célfüggvény sem javítható anélkül, hogy egy másik romlana.

A megoldások rangsorolása alapján, hogy hány más megoldás dominálja őket.

A megoldások rangsorolása alapján, hogy hány más megoldást dominálnak.

A megoldások rangsorolása alapján, hogy melyik Pareto fronton találhatók.

A megoldások rangsorolása alapján, hogy hány más megoldás dominálja őket.

A genetikus algoritmusok egyik operátora, amely új megoldásokat hoz létre.

A genetikus algoritmusok egyik operátora, amely új megoldásokat hoz létre két meglévő megoldás kombinálásával.

A kereszteződés során az α paraméter egy fix érték, amely a keresztezés pontját határozza meg.

Az α paraméter egy véletlenszerű szám, amely minden keresztezési alkalommal különböző értéket vehet fel.

Az α paraméter értéke a program futása során változhat, ezáltal dinamikusabb keresztezési folyamatot eredményezhet.

A genetikus algoritmusok egy algoritmuscsalád, amelyek az evolúciós algoritmusok részét képezik. Egy lehetséges megoldást kromoszóma-szerű adatstruktúrában tárolnak, amelyek természetből inspirált fogalmakat használnak, mint az öröklődés, mutáció, kiválasztás és keresztezés.

A kromoszómák reprezentációs módja, ahol a genetikus algoritmusban egy megoldást 0-ás és 1-es számok listájaként fejezünk ki.

Az egyedek kromoszómáinak egy részét keresztezik, a meghatározott pont (k) és α paraméter alapján.

A kromoszómák reprezentációs módja, ahol a genetikus algoritmusban egy megoldást egyetlen számlista képezi, amelynek elemei egymás permutációi.

Az egyedek kromoszómáinak egyetlen pontját (k) keresztezik az α paraméter alapján.

Az egyedek kromoszómáinak minden pontját keresztezik az α paraméter alapján.

A kromoszómák reprezentációs módja, ahol a genetikus algoritmusban egy megoldást egész számok listájaként fejezünk ki.

Az egyedek kromoszómáinak egy részének a sorrendjét cserélik ki.

A kromoszómák reprezentációs módja, ahol a genetikus algoritmusban egy megoldást valós számok listájaként fejezünk ki.

Az egyedek kromoszómáinak szegmenseit cserélik ki.

A FlipBit mutáció egy olyan mutációs operátor, amely egy gén értékét megfordítja (0-t 1-re, 1-t 0-ra).

Az egyedek kromoszómáinak sorrendjét cserélik ki, a keresztezési pont a kromoszómák szomszédos részei között van.

A swap mutáció egy olyan mutációs operátor, amely a kromoszóma két elemének indexét megcseréli.

Az egyedek kromoszómáit ciklusokban rendezik, és a ciklusokban lévő kromoszómaszegmenseket cserélik ki.

A keresztezés egy olyan genetikus operátor, amely két szülő kromoszómából új utód kromoszómákat hoz létre.

A genetikus algoritmusokban egy olyan operátor, amely a populációból a legjobban illeszkedő kromoszómákat választja ki a következő generáció számára.