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[判断题]

粒子群优化算法将每个个体看作n维搜索空间中一个没有体积质量的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行。（)

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第1题

粒子群优化算法中，个体认知分量表示粒子本身的思考，它是在对粒子现有的位置和群体经历过的最优位置进行比较后得到的。（)

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第2题

粒子群优化算法中，群体社会分量表示粒子间的信息共享与相互合作，如果没有群体社会分量，只有个体认知分量，那么得到最优解的概率就会非常小。（)

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第3题

当粒子群优化算法位置更新方程中的参数ψ1=0时，以下说法正确的是（)。

A.粒子将一直以当前的速度飞行，直到达边界直到达边界

B.粒子下一时刻的速度只取决于粒子当前位置和其历史最好位置，粒子本身没有运动惯性

C.粒子没有认知能力，对复杂问题，容易陷入局部最优点

D.粒子之间没有交互，很难得到最优解

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第4题

为了解决问题，个体在间题空间中根据一定规则或程序搜索所有可能的解决方法。这种策略是（)。

A.逆向搜索策略

B.爬山法

C.手段一目的分析策略

D.算法策略

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第5题

粒子群优化算法是受鸟群行为启发的一种群智能优化算法。（)

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第6题

遗传算法采用群体搜索策略，同时对搜索空间中的多个解进行评估，因此遗传算法具有较好的全局搜索性能。（)

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第7题

分支限界算法以深度优先方式搜索问题的解空间。（)

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第8题

根据邻域的拓扑结构将粒子群算法分为：（)。

A.全局粒子群算法

B.并行粒子群算法

C.局部粒子群算法

D.串行粒子群算法

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第9题

基本的粒子群优化算法为：其中参数ω表示（)。

A.惯性权重

B.加速度常数

C.位置参数

D.速度参数

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第10题

遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜索。（)

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