Inteligência Artificial - Aula 2 - Módulo 3

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19/10/2022 07:50 Inteligência Artificial - Aula 2 - Módulo 3
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1. 2 pontos
Marque todas que se aplicam.
Variáveis de decisão que explicitam o que “deve ser feito”.
Um conjunto de restrições que não impõe limites sobre o que “pode ser feito” em
relação às variáveis.
Um domínio que é o conjunto que contém os valores que as variáveis de decisão
podem assumir. No caso da otimização combinatória, esse conjunto é formado pelos
elementos 0 e 1.
Uma ou mais funções objetivo que não podem ser de minimizadas ou nem
maximizadas.
2. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Correto
Errado
Inteligência Artificial - Aula 2 - Módulo 3
Caracterizar a busca local e os algoritmos genéticos 
1. Analise as sentenças abaixo e marque as opções que são corretas, a
respeito de como os problemas de otimização combinatória são
formados.
2. O conjunto de soluções para um problema é a combinação dos
valores que as variáveis de decisão podem assumir no conjunto domínio
e que satisfazem as restrições do problema.
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3. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Função ótima geral
Função ótima global
Função ótima local
Função ótima restrita
4. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Função ótima local
Função ótima retrita
Função ótima global
Função ótima geral
5. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Traveling Salesman Problem (TSP)
Traveling Problem Salesman (TPS)
3. De acordo com o texto a seguir, complete a lacuna
 
"Se a solução encontrada for a melhor possível, ou seja, se for a solução
que minimiza (se o problema for de minimização) ou maximiza (se o
problema for de maximização) a função objetivo, então, a solução é
chamada de ________." 
4. De acordo com o texto a seguir, complete a lacuna:
 
"Quando a função é a melhor possível para um subconjunto das soluções
do problema, ela é chamada de _________."
5. Um dos problemas de otimização combinatória mais bem estudados é
o do caixeiro viajante — em inglês, é conhecido como ____________.
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6. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Traveling Salesman Problem (TSP)
Teste de Turing
bare-metal
caixa branca
7. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Que a distância seja máxima
Que a distância seja relativa
Que a distância seja mínima
Que a distância seja a melhor possível.
6. A imagem a seguir ilustra qual tipo de otimização combinatória
7. O TSP tem como solução de problemas de otimização combinatória,
visando:
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8. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Algoritmos de Função ótima global e Algoritmos Função ótima local
Algoritmos de busca local e os Algoritmos genéticos.
Algoritmos de busca local e os Algoritmos de Função ótima global
Algoritmos Função ótima local e os Algoritmos genéticos.
9. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
A função ótima local
A busca local
A função ótima global
Algoritmos genéticos
10. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
solução ótima local
solução ótima existente
solução ótima global
solução ótima restrita
8. Quais são as duas famílias de algoritmos muito importantes, pois são
aplicados a diversos problemas de otimização combinatória com
resultados muito bons na prática, são:
9. Complete a lacuna do texto a seguir:
 
"_______________ é um método de aproximação bastante aplicado em
otimização combinatória. Apesar de não garantir a solução ótima global,
essa técnica garante que a solução encontrada é a melhor possível para
um subconjunto de soluções, é essa característica que dá o nome à
técnica."
10. Complete a lacuna:
 
"A melhor solução local, se existir, é chamada de _________".
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11. 4 pontos
Marcar apenas uma oval por linha.
12. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Certo
Errado
13. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
método de busca geral
método de busca de vizinhança
método de busca especí�co
método de busca irregular.
11. Relacione os prós e contras da aplicação da técnica de busca local.
Se a busca local encontrar
a solução ótima local,
pode ser que não seja a
solução ótima global.
Além disso, a redução do
espaço de busca pode
impor restrições ao
problema que eliminem
soluções locais.
Reduz o espaço das soluções para
um subconjunto. Às vezes, essa
redução pode levar para formulações
bem conhecidas e com propriedades
que podem ser exploradas, de modo
que a obtenção de uma solução
ótima local é menos custosa do que
resolver o problema original.
Vantagens
Desvantagens
Vantagens
Desvantagens
12. De acordo com o texto a seguir, marque a alternativa correta:
 
"O espaço de busca que um algoritmo de busca local explora não é
definido por uma vizinhança de soluções viáveis. Ou seja, serão essas
soluções que o algoritmo vai considerar para otimizar o problema, sendo
que, nesse momento, devemos ter clareza de que o problema já foi
modificado, ou seja, reduzimos as possíveis soluções do problema. O
ideal é que tivéssemos reduzido o espaço de busca com a eliminação
de soluções inúteis e, ainda assim, tivéssemos mantido a solução ótima
global do problema, mas essa, infelizmente, é uma situação rara."
13. O método de busca local também é conhecido como:
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14. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Correto
Errado
15. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
próximo e relativo
local e geral
simétrico e assimétrico
observável e não observável.
16. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
1-opt
2-opt
3-opt
4-opt
14. De acordo com o texto, julgue o item a seguir:
 
"Caixeiro viajante
O problema do caixeiro viajante pode ser simétrico ou assimétrico. No
caso do problema simétrico, a distância entre as cidades origem e
destino é a mesmas das cidades destino e origem. No caso do problema
assimétrico, a distância da cidade A para B é diferente da distância da
cidade B para A."
15. O problema do caixeiro viajante pode ser de dois tipos, quais são
esses tipos:
16. Complete a lacuna a seguir:
 
"Um dos exemplos mais simples de um operador de perturbação local é
o _______ para o problema do caixeiro viajante simétrico."
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17. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
1-opt
2-opt
3-opt
4-opt
18. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Correto
Errado
17. A imagem a seguir é um exemplo de qual problema do caixeiro viajante:
 
18. Julgue o item a seguir
 
"Os algoritmos genéticos são uma técnica de busca aplicada a
problemas de otimização baseados em alguns dos princípios de
genética e seleção natural. Eles fazem parte de um ramo da
computação conhecido como computação evolutiva."
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19. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
bastante frequência
quase nenhuma frequência
pouca frequência
frequência relativa
20. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Evolução
Desenvolvimento
Mutação
Recriação
19. Complete a lacuna a seguir:
 
"Os algoritmos genéticos são utilizados com __________ para resolver
problemas de otimização e de aprendizado de máquina.
20. Complete a lacuna a seguir:
 
" Nesses algoritmos (algoritmos genéticos), em cada momento, temos
um conjunto de possíveis soluções para o problema que está sendo
resolvido. Essas soluções,então, são recombinadas e, além disso,
passam por um processo chamado _________ (como na genética
natural), produzindo novas soluções e o processo é repetido nas demais
iterações.
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21. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Alelo
Cromossomo
Gene
População
22. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
alelos
cromossomos
genes
população
23. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
alelo
cromossomo
gene
população
21. Complete a lacuna a seguir:
 
É uma das soluções — não necessariamente ótima — para o problema
em questão. Por exemplo, se as variáveis de decisão de um problema
forem representadas por um vetor x de três posições, o _________
corresponde a uma das soluções que o vetor pode assumir, como
(0,1,0) e (1,0,0). 
22. Complete a lacuna a seguir:
 
"É a posição de um elemento no cromossomo. Por exemplo, para o
cromossomo (0,1,0), os _______ correspondem às posições 1, 2 e 3."
 
23. É o valor que um gene assume para um determinado cromossomo.
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24. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Operadores Genéticos
População
Função de Fitness
Função de Excelência
25. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Operadores Genéticos
População
Função de Fitness
Função de Excelência
24. Complete a lacuna a seguir:
 
"É uma função que recebe uma solução como entrada e produz a
adequação da solução como saída. Em alguns casos, a 
_____________ e a função objetivo podem ser as mesmas."
25. É um subconjunto de todas as soluções possíveis (codificadas) para
um determinado problema.
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26. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Operadores Genéticos
População
Função de Fitness
Função de Excelência
26. São funções que diversificam as soluções por meio dos seguintes
processos:
 
Busca na vizinhança de uma solução pela combinação de soluções —
conhecido como cruzamento e normalmente referenciado pelo termo
inglês crossover.
 
Mutação, que modifica uma solução usando algum recurso
probabilístico.
 
Seleção, que escolhe a solução mais promissora para continuar a
busca.
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27. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Algoritmo de Busca
Algoritmo de Evolução
Algoritmo Genético
Algoritmo de Seleção
27. A imagem a seguir é um exemplo de qual tipo de algoritmo: 
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28. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Velocidade em comparação com os métodos tradicionais.
Possui recursos paralelos que podem ser explorados.
A implementação das etapas de cruzamento, mutação e seleção não são
triviais e afetam a convergência do algoritmo.
São bastante �exíveis em termos de aplicações, podendo ser usados no
contexto de problemas de otimização discreta, como também para otimização
contínua e funções multiobjetivos.
Fornecem uma lista de “boas” soluções e não apenas uma única solução.
29. 2 pontos
Marque todas que se aplicam.
Não fornecem garantias sobre a otimalidade da solução.
Fornecem uma lista de “boas” soluções e não apenas uma única solução.
A implementação das etapas de cruzamento, mutação e seleção não são triviais e
afetam a convergência do algoritmo.
São bastante �exíveis em termos de aplicações, podendo ser usados no contexto
de problemas de otimização discreta, como também para otimização contínua e
funções multiobjetivos.
28. São consideradas vantagens dos algoritmos genético, exceto:
29. São consideradas desvantagens dos algoritmos genéticos:
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30. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
A seleção é a etapa responsável por combinar as soluções de modo a criar
candidatos para a solução.
A seleção de�ne a maneira como os indivíduos da população passarão por
mutação de modo a aumentar as chances de obter melhores soluções.
O crossover considera quais são as mutações que um indivíduo será
submetido.
A mutação é responsável por selecionar os melhores indivíduos que devem
continuar no processo de busca.
Depois de obter um conjunto de indivíduos, eles devem ser analisados pela
função de �tness.
31. 2 pontos
Marcar apenas uma oval.
Utiliza menos memória que outras estratégias de busca, apesar de aumentar o
tempo de processamento.
Possui um processamento mais e�ciente que outras estratégias de busca,
apesar de utilizar mais memória.
Quando combinado com outras estratégias de busca heurística, é e�ciente no
uso da memória, apesar de seu processamento ter um desempenho reduzido.
Utiliza menos memória que outras abordagens e é e�ciente para buscar por
uma solução em grandes espaços de estados.
É bastante e�ciente em termos de processamento e sempre encontra a solução
ótima global, desde que ela exista.
30. Os algoritmos genéticos utilizam diversos conceitos relacionados ao
processo de evolução biológica. A ideia é que, da mesma forma que
acontece na natureza, o algoritmo possa evoluir até que obtenha a
solução do problema para o qual ele é aplicado. Nesse sentido,
selecione a opção correta a respeito das características dos algoritmos
genéticos.
31. A inteligência artificial tem aplicações para diversas áreas. Essa
diversidade de aplicações implica a necessidade de métodos mais
eficientes e que se adaptem aos contextos dos problemas. Um desses
métodos é o de busca local. Nesse sentido, selecione a opção correta
que apresenta algumas das principais vantagens do método de busca
local.
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