Desafío de Computación Evolutiva

Froggy Jumps

Played 13

Create copy

About this activity

Pon a prueba tus conocimientos sobre computación evolutiva con este divertido juego de preguntas.

Created by

Erik Daniel Alvarez Velazquez

Mexico

Download the paper version to play

Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	RAMBO SKIPER September 22, 2024	% 100	00:41
2	Erik Daniel Alvarez Velazquez September 16, 2024	% 100	00:53
3	Carlos Daniel Benitez Gonzalez September 22, 2024	% 100	02:43

Do you want to stay in the Top 10 of this game? Log in to identify yourself.

Make your own free game from our game creator

Compete against your friends to see who gets the best score in this game

Make challenge

Ethos, Pathos, and Logos Quiz

Kristine Vester

United States

(137)

Test your knowledge of ethos, pathos, and logos with these 10 questions on examples of persuasive techniques.
Bill of Rights Game - The Constitutionalist

Doni The Don

United States

(92)

Test your knowledge on the Bill of Rights. A fun way to test your knowledge and focus on where you need to improve.
Phlebotomy Order of Draw Quiz

Pamela Chapman

United States

(64)

Test your knowledge of the order of draw in Phlebotomy with these 10 questions!
The Integumentary System

Breanna Nesbitt

United States

(59)

Functions and Structures of the skin
pizza

Lorelay Tyana

Romania

(277)

joc despre pizza

		%
	Anonymous	%
		%
		%

Print your game

Desafío de Computación Evolutiva


Froggy Jumps Desafío de Computación EvolutivaOnline version Pon a prueba tus conocimientos sobre computación evolutiva con este divertido juego de preguntas. by Erik Daniel Alvarez Velazquez 1 ¿Qué es la computación evolutiva? a Un tipo de programación orientada a objetos. b Un método de almacenamiento de datos. c técnicas inspiradas en la evolución biológica para resolver problemas de optimización. 2 ¿Cuáles son las principales características del cómputo evolutivo? a Algoritmos de ordenamiento. b basado en la población, Uso de operadores genéticos, Optimización global, Adaptación c Algoritmos de búsqueda binaria. 3 ¿Qué es la búsqueda informada en el contexto de la computación evolutiva? a Un tipo de dato. b aplicación de operadores que favorezcan ciertas regiones del espacio de búsqueda c Un error en el código. 4 ¿Qué es la exploración en la búsqueda evolutiva? a Un depurador. b capacidad de los algoritmos evolutivos de investigar diversas áreas del espacio de búsqueda c Un compilador. 5 ¿Qué es la explotación en los algoritmos evolutivos? a La creación de nuevos individuos. b es la fase en la que el algoritmo refina las soluciones cercanas a un óptimo local c La eliminación de errores en el código. 6 ¿Cómo se balancean exploración y explotación en los algoritmos evolutivos? a Clonación. b aplicando operadores de diversidad(exploración) y la selección de soluciones de calidad(explotación) c Compilación. 7 ¿Qué es un algoritmo genético? a Velocidad de procesamiento. b Capacidad de almacenamiento. c Es un tipo de algoritmo evolutivo que imita la evolución biológica 8 ¿Cuáles son las fases de un algoritmo genético? a Inicialización de la población. Evaluación de la aptitud Selección de los mejores individuos. b Un método de depuración. c Un tipo de error de programación. 9 ¿Qué es la programación evolutiva? a se centra en la evolución de las estrategias de solución b Problemas de codificación. c Problemas de hardware. 10 ¿Qué diferencias existen entre algoritmos genéticos y programación evolutiva? a Un tipo de algoritmo. b Un error en el sistema. c Usan estructuras codificadas (genes) y enfatizan la recombinación de soluciones. 11 ¿Qué son las heurísticas en computación evolutiva? a son métodos de búsqueda que no garantizan una solución óptima, pero buscan soluciones aceptables b Algoritmos genéticos c Programación evolutiva 12 ¿Qué son los algoritmos evolutivos multiobjetivo? a son una extensión de los algoritmos evolutivos que buscan optimizar varios objetivos simultáneamente b Mejorar la eficiencia en la búsqueda de soluciones c Su objetivo es combinar características de las soluciones parentales 13 ¿Qué es la mutación en un algoritmo evolutivo? a es un operador, introduce variación en la población al modificar aleatoriamente una solución b Soluciones que forman un frente de Pareto c Son una extensión de los algoritmos evolutivos 14 ¿Qué es la recombinación o crossover en los algoritmos genéticos? a Es un operador genético que combina partes de dos individuos padres para generar nuevos individuos b Soluciones que forman un frente de Pareto c Son una extensión de los algoritmos evolutivos 15 ¿Qué son los algoritmos evolutivos híbridos? a Son algoritmos que combinan técnicas evolutivas con otras heurísticas o algoritmos deterministas b Soluciones que forman un frente de Pareto c Son una extensión de los algoritmos evolutivos

You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.

Desafío de Computación Evolutiva

Froggy Jumps

About this activity

Created by

Download the paper version to play

Top Games

Froggy Jumps

Ethos, Pathos, and Logos Quiz

Froggy Jumps

Bill of Rights Game - The Constitutionalist

Froggy Jumps

Phlebotomy Order of Draw Quiz

Froggy Jumps

The Integumentary System

Froggy Jumps

pizza

Froggy Jumps

Desafío de Computación EvolutivaOnline version

by Erik Daniel Alvarez Velazquez

¿Qué es la computación evolutiva?

¿Cuáles son las principales características del cómputo evolutivo?

¿Qué es la búsqueda informada en el contexto de la computación evolutiva?

¿Qué es la exploración en la búsqueda evolutiva?

¿Qué es la explotación en los algoritmos evolutivos?

¿Cómo se balancean exploración y explotación en los algoritmos evolutivos?

¿Qué es un algoritmo genético?

¿Cuáles son las fases de un algoritmo genético?

¿Qué es la programación evolutiva?

¿Qué diferencias existen entre algoritmos genéticos y programación evolutiva?

¿Qué son las heurísticas en computación evolutiva?

¿Qué son los algoritmos evolutivos multiobjetivo?

¿Qué es la mutación en un algoritmo evolutivo?

¿Qué es la recombinación o crossover en los algoritmos genéticos?

¿Qué son los algoritmos evolutivos híbridos?