得分/总分

• A.

  自动推理、知识图谱等技术是利用计算机建模来模拟人类总结知识、推理、求解问题的过程。

• B.

  群体智能指在进化智能基础上充分发展个体智能后，将个体组建成群体构成更高的智能。

  2.50/2.50
• C.

  个体行为简单不具备智能，而群体行为复杂，具备智能特征的群体动物，与群体智能的设计思路很像。

• D.

  进化智能来源于新达尔文主义，用计算机模拟生物进化的过程。

得分/总分

• A.

  遗传算法中染色体断裂点不能固定在整个基因链正中间。

• B.

  繁殖过程中为确保信息传递的准确性，要保证不会出现基因突变的情况。

  2.50/2.50
• C.

  交叉基因的概率是遗传算法中的“交叉算子”。

• D.

  遗传算法中，通过“繁殖”实现了状态转移的过程。

得分/总分

• A.

  基因交叉过程中将基因链进行了重新整合，因此为物种基因库增加了新的信息。

• B.

  一定范围内，适应度高的个体，其基因链的长度越长。

• C.

  基因的小概率突变可以是物种的基因发生跳跃性变化，增加物种适应新环境的概率。

  2.50/2.50
• D.

  对于个体而言，被选择的概率与适应度无关。

得分/总分

• A.

  蚁群算法是从生物智能现象抽象出的算法。

• B.

  蚁群算法用于预测蚁群在给定条件下的行为。

  2.50/2.50
• C.

  蚁群算法属于群体智能。

• D.

  对蚁群觅食的模拟要考虑到环境、选择路线等等多种因素。

得分/总分

• A.

  蚁群算法中对于蚂蚁个体的设定与真实蚂蚁相同。

  2.50/2.50
• B.

  在模拟蚂蚁选择路线时，其概率与路线长度成反比，与信息素浓度成正比。

• C.

  模拟信息素的释放和消散是蚁群模型的核心。

• D.

  信息素消散的模拟经常以一个cycle为时间单位，其中一个cycle指蚁群中所有蚂蚁均从出发点到目标点的时间。

得分/总分

• A.

  图灵的观点认为“物种的适者生存”显然不是智能活动

  2.50/2.50
• B.

  “进化智能”和“群体智能”分别从时间和空间的角度上来研究物种的适者生存

• C.

  自动图谱、自动推理、搜索技术都是模拟“单一”智能体的智能活动

• D.

  自动图谱、自动推理、搜索技术都是模拟“单一”智能体的智能活动

得分/总分

• A.

  突变概率较小时，物种的适应性比较稳定，优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性

• B.

  遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”

• C.

  单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果

  2.50/2.50
• D.

  提升种群数量能够提高求解速度和稳定性

得分/总分

• A.

  突变

• B.

  选择

• C.

  模拟

  2.50/2.50
• D.

  竞争

得分/总分

• A.

  竞争和选择则是物种在有限资源、有限空间情况下的最优化过程

• B.

  繁殖是生物最基本特征

• C.

  突变保证了生物体在不断变化的环境中具有适应能力

• D.

  模拟物种“适者生存”的能力，不属于人工智能的研究范畴

  2.50/2.50

得分/总分

• A.

  新达尔文主义包括了达尔文的进化论

• B.

  新达尔文主义包括了门德尔的遗传学理论

• C.

  新达尔文主义是由达尔文一个人提出的

  2.50/2.50
• D.

  新达尔文主义包括了魏斯曼的自然选择理论