题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
蚂蚁在寻找食物的过程中往往是选择路径的，但它们能感知当前地面上的信息素浓度，并倾向于往信息素浓度的方向行进
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A.蚁群算法是通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程，即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径的
B.蚂蚁系统是一种增强型学习系统
C.蚁群算法中，蚂蚁选择路径的原理是一种负反馈机制
D.蚁群算法是一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法
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第2题
关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（)。
A.信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优
B.信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小
C.期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快
D.期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值
第3题
2、关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是
A.信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。
B.信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。
C.期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。
D.期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。
第4题
在觅食过程中，成百上千只蚂蚁在蚁穴和食物所在处之间来来往往，最终都能够在相对最短时间内得到食物，却从来不会有拥堵现象出现。德国科学家赫尔冰发现，避免道路拥堵是基于蚂蚁之间的交流。在一条路有可能出现拥堵时，返回的蚂蚁就向迎面过来的同伴发出信息素．让它选择另一条路。他认为，人类可以采取相同方法减少车辆拥塞现象。这段文字说明的主要是（）。
A.聪明蚂蚁启发人类解决交通拥堵
B.解决难题，从蚂蚁觅食中找思路
C.互通情况，绕道可避免遭遇拥堵
D.蚂蚁的不拥堵与人类的车辆拥塞
第5题
在觅食过程中，成百上千只蚂蚁在蚁穴和食物所在处之间来来往往，最终都能够在相对最短时间内得到食物，却从来不会有拥堵现象出现。德国科学家赫尔冰发现，避免道路拥堵是基于蚂蚁之间的交流。在一条路有可能出现拥堵时，返回的蚂蚁就向迎面过来的同伴发出信息素，让它选择另一条路。他认为，人类可以采取相同方法减少车辆拥塞现象。这段文字说明的主要是（）。
A.聪明蚂蚁启发人类解决交通拥堵
B.解决难题，从蚂蚁觅食中找思路
C.互通情况，绕道可避免遭遇拥堵
D.蚂蚁的不拥堵与人类的车辆拥塞
第6题
在觅食过程中，成百上千只蚂蚁在蚁穴和食物所在处之间来来往往，最终都能够在相对最短时间内得到食物，却从来不会有拥堵现象出现。德国科学家赫尔冰发现，避免道路拥堵是基于蚂蚁之间的交流。在_条路有可能出现拥堵时，返回的蚂蚁就向迎面过来的同伴发出信息素， 让它选择另一条路。他认为，人类可以采取相同方法减少车辆拥塞现象。这段文字说明的主要是()。
A.聪明蚂蚁启发人类解决交通拥堵
B.解决难题，从蚂蚁觅食中找思路
C.互通情况，绕道可避免遭遇拥堵
D.蚂蚁的不拥堵与人类的车辆拥塞
第7题
在觅食过程中，成百上千只蚂蚁在蚁穴和食物所在处之间来来往往，最终都能够在相对最短时间内得到食物，却从来不会有拥堵现象出现。德国科学家赫尔冰发现，避免道路拥堵是基于蚂蚁之间的交流。在一条路有可能出现拥堵时，返回的蚂蚁就向迎面过来的同伴发出信息素，让它选择另一条路。他认为，人类可以采取相同方法减少车辆拥塞现象。这段文字说明的主要是：
A.聪明蚂蚁启发人类解决交通拥堵
B.解决难题，从蚂蚁觅食中找思路
C.互通情况，绕道可避免遭遇拥堵
D.蚂蚁的不拥堵与人类的车辆拥塞
第8题
有两只蚂蚁想翻越一堵墙，寻找墙那头的食物。一蚁来到墙脚就毫不犹豫地向上爬去，可是当它爬
到大半时，就由于劳累、疲倦而跌落下来。可是它毫不气馁，一次次跌下来，又迅速地调整一下自己，重新开始向上爬去。另一只蚂蚁观察了一下，决定绕过墙去。很快地，这只蚂蚁绕过墙来到食物前，开始享受起来。第一只蚂蚁仍在不停地跌落下去又重新开始。 这个故事不能体现的道理是（）。
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A.很多事情是不能蛮干的，要有正确的方法
B.谋定而后动，三思而后行
C.要有愚公移山的精神，锲而不舍，金石可镂
D.有些时候，选择大于努力
第9题
生物学研究发现，成群的蚂蚁中，大部分蚂蚁很勤劳，寻找、搬运食物争先恐后，少数蚂蚁却东张西望不干活。当食物来源断绝或蚁窝被破坏时，那些勤快的蚂蚁一筹莫展。“懒蚂蚁”则“挺身而出”，带领众伙伴向它早已侦察到的新的食物源转移。这就是所谓的懒蚂蚁效应。根据上述定义，下列属于懒蚂蚁效应的是：
A.通信工程师待遇优厚，工作时间自由，擅长攻克技术难题
B.在金融危机中，某外贸公司凭借多元化经营手段渡过了难关
C.某汽车公司鼓励员工创新，允许员工在上班时间钻研技术
D.某经理用人不拘一格，看重的是坚韧和正直，而非学历背景
