26 câu hỏi
Có bao nhiêu qui tắc trong giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng?
1
2
3
4
Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng bắt đầu duyệt từ
Nút kề
Nút gốc
Nút con
Nút cha
“Nếu không tìm thấy đỉnh liền kề, thì xóa đỉnh đầu tiên trong hàng đợi.” là qui tắc thứ mấy trong giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng?
Qui tắc 2.
Qui tắc 4.
Qui tắc 1.
Qui tắc 3.
Đâu không phải là ứng dụng của giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng trong bài toán lý thuyết đồ thị?
Tìm đường đi ngắn nhất giữa 2 đỉnh u và v.
Tìm các thành phần liên thông.
Tìm tất cả các đỉnh trong một thành phần liên thông.
Tìm kiếm có giới hạn.
Nếu số đỉnh là hữu hạn thì giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có tìm ra kết quả không?
Có
Không
Cả A và B đều đúng.
Cả A và B đều sai
Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có bao nhiêu tính chất?
3 tính chất
1 tính chất
4 tính chất
2 tính chất
Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng có tính chất vét cạn vậy có nên áp dụng vào đồ thị có số đỉnh lớn không?
Nên
Không nên
Cả A và B đều đúng
Cả A và B đều sai
Đáp án nào đúng với giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng?
Duyệt tất cả các đỉnh
Duyệt một nửa số đỉnh
Chỉ duyệt đỉnh đầu của đồ thị
Chỉ duyệt đỉnh cuối của đồ thị
Đáp án nào đúng với giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng?
Sử dụng hàng đợi
Sử dụng ngăn xếp
Sử dụng mảng nhiều chiều
Sử dụng ma trận
Đâu là đáp án đúng của giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu?
Sử dụng hàng đợi.
Sử dụng ngăn xếp.
Sử dụng mảng nhiều chiều.
Sử dụng ma trận.
Có bao nhiêu qui tắc trong giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu?
1
2
3
4
Tìm kiếm theo chiều sâu có giới hạn là gì?
Là một thuật toán phát triển các nút đã xét các theo chiều sâu nhưng có giới hạn mức.
Là một thuật toán phát triển các nút chưa xét các theo chiều sâu nhưng có giới hạn mức.
Là một thuật toán phát triển tất cả các nút theo chiều sâu nhưng có giới hạn mức.
Là một thuật toán phát triển các nút chưa xét các theo chiều rộng nhưng có giới hạn mức.
Giải thuật tìm kiếm sâu dần có sử dụng không gian tuyến tính O(bxL) không?
Không
Có
Cả A và B đều đúng
Cả A và B đều sai
Tìm kiếm theo giá thành thống nhất là tối ưu vì:
Con đường có chi phí cao nhất được chọn.
Con đường có chi phí thấp nhất được chọn.
Con đường có chi phí cao nhất và thấp nhất được chọn.
Con đường có chi phí thấp nhất không được chọn.
Đâu là nhược điểm của giải thuật tìm kiếm theo giá thành thống nhất?
Không cần quan tâm đến số lượng các bước liên quan đến tìm kiếm và chỉ quan tâm đến chi phí đường dẫn.
Quan tâm đến số lượng các bước liên quan đến tìm kiếm và không quan tâm đến chi phí đường dẫn.
Quan tâm đến số lượng các bước liên quan đến tìm kiếm và quan tâm đến chi phí đường dẫn.
Không quan tâm đến số lượng các bước liên quan đến tìm kiếm và không quan tâm đến chi phí đường dẫn.
“Không cần quan tâm đến số lượng các bước liên quan đến tìm kiếm và chỉ quan tâm đến chi phí đường dẫn” do đó:
Giải thuật tìm kiếm theo giá thành thống nhất không thể bị mắc kẹt trong một vòng lặp vô hạn.
Giải thuật tìm kiếm theo giá thành thống nhất có thể bị mắc kẹt trong một vòng lặp vô hạn.
Cả A và B đều đúng.
Cả A và B đều sai
Thuật toán nào đưa ra để khắc phục điểm yếu của thuật toán tìm kiếm giới hạn độ sâu DLS?
Tìm kiếm theo chiều dài.
Tìm kiếm theo chiều rộng.
Tìm kiếm sâu dần
Tìm kiếm beam
Giải thuật tìm kiếm sâu dần thường áp dụng cho bài toán nào?
Bài toán có không gian trạng thái lớn và độ sâu của nghiệm không biết trước.
Bài toán có không gian trạng thái lớn và độ sâu của nghiệm biết trước.
Bài toán có không gian trạng thái nhỏ và độ sâu của nghiệm không biết trước.
Bài toán có không gian trạng thái nhỏ và độ sâu của nghiệm biết trước.
Hạn chế chính của giải thuật tìm kiếm sâu dần là gì?
Không lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn trước.
Lặp lại một nửa công việc của giai đoạn trước.
Lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn trước.
Lặp lại tất cả các công việc của giai đoạn sau.
Trong giải thuật tìm kiếm leo đồi?
Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta không chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này được xác định bởi hàm đánh giá.
Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này được xác định bởi hàm đánh giá.
Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này không được xác định bởi hàm đánh giá
Khi phát triển một đỉnh u thì bước tiếp theo ta không chọn trong số các đỉnh con của u, đỉnh có hứa hẹn nhiều nhất để phát triển, đỉnh này không được xác định bởi hàm đánh giá.
Giải thuật tìm kiếm Simulated Annealing sử dụng chiến lược tìm kiếm gì?
Ngẫu nhiên
Tuần tự
Không ngẫu nhiên
Không tuần tự
Đâu là đáp án đúng khi nói đến giải thuật Simulated Annealing?
Không thể đối phó với các mô hình phi tuyến tính cao, dữ liệu hỗn loạn và ồn ào và nhiều ràng buộc.
Có thể đối phó với các mô hình phi tuyến tính thấp, dữ liệu hỗn loạn và ồn ào và nhiều ràng buộc.
Không thể đối phó với các mô hình phi tuyến tính thấp, dữ liệu hỗn loạn và ồn ào và ít ràng buộc.
Có thể đối phó với các mô hình phi tuyến tính cao, dữ liệu hỗn loạn và ồn ào và nhiều ràng buộc.
Trong giải thuật tìm kiểm beam?
Không phát triển một đỉnh K tốt nhất
Phát triển nhiều đỉnh K tốt nhất
Chỉ phát triển một đỉnh K tốt nhất
Phát triển nhiều đỉnh K nhưng không tốt nhất
Đâu là ưu điểm của giải thuật tìm kiếm beam?
Khả năng làm tăng tính toán.
Khả năng làm giảm tính toán.
Khả năng tiêu thụ nhiều bộ nhớ.
Khả năng làm tăng tính toán và tiêu thụ nhiều bộ nhớ.
Đâu là nhược điểm của giải thuật tìm kiếm beam?
Có thể dẫn đến mục tiêu và thậm chí không đạt được mục tiêu.
Có thể không dẫn đến mục tiêu và đạt được mục tiêu.
Có thể dẫn đến mục tiêu và đạt được mục tiêu.
Có thể không dẫn đến mục tiêu và thậm chí không đạt được mục tiêu.
Giải thuật tìm kiếm nhánh cận giải quyết các bài toán nào?
Các bài toán không tối ưu tổ hợp
Các bài toán tối ưu tổ hợp
Các bài hát tối ưu tổ hợp và các bài toán không tối ưu tổ hợp
Tất cả các bài toán