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Apesar de seu potencial, algoritmos genéticos podem ser computacionalmente caros devido à necessidade de avaliar múltiplas soluções. Contudo, seu paralelismo inerente os torna adequados para arquiteturas distribuídas. Em aprendizado de máquina, seu uso pode ser decisivo em problemas altamente não lineares.
Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, examine as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I. Tanto os algoritmos genéticos quanto a busca em feixe estocástica utilizam populações de candidatos para explorar o espaço de busca em busca de soluções otimizadas.
PORQUE II. A semelhança entre os algoritmos genéticos e a busca em feixe estocástica ocorre porque ambos os métodos mantêm apenas os indivíduos com maior diversidade em cada geração, descartando os demais.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
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Alternativa E - A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
Algoritmos Genéticos (AGs) e a Busca em Feixe Estocástica (Stochastic Beam Search) são técnicas de busca heurística inspiradas em processos naturais ou probabilísticos, utilizadas para encontrar soluções aproximadas em espaços de busca complexos e extensos.
Ambos os métodos operam sobre uma população de candidatos (ou estados) em vez de um único ponto.
| Asserção | Status | Justificativa | | :--- | :--- | :--- | | I. Populações de candidatos | Verdadeira | Tanto AGs quanto a Busca em Feixe Estocástica utilizam múltiplos estados simultâneos para explorar o espaço de busca. | | II. Critério de Diversidade | Falsa | A semelhança não reside em manter "apenas os indivíduos com maior diversidade". A seleção é baseada primordialmente na função de aptidão (fitness). Embora a diversidade seja importante, ela não é o único critério de descarte na busca em feixe estocástica nem no AG padrão. |
A asserção I descreve corretamente a natureza populacional de ambos. Já a asserção II falha ao descrever o mecanismo de manutenção da população, pois a seleção foca na qualidade (aptidão) e não exclusivamente na diversidade como critério de sobrevivência.
Dado que a primeira afirmação é um fato metodológico e a segunda distorce o funcionamento dos critérios de seleção dos algoritmos, a relação de causa e efeito é inexistente e a segunda proposição é inverídica.
Alternativa E.