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【简答题】
线性加权和法是一种评价函数方法,按__赋予它相应的权系数,然后对其线性组合进行__的方法。
题目标签:
线性组合
线性加权和法
评价函数
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参考答案:
举一反三
【简答题】Claude Shannon proposed instead that programs should cut off the search earlier and apply a ____________evaluttion function to states in the search, effectively turning nonterminal nodes into terminal...
查看完整题目与答案
【判断题】不同问题使用的评价函数可能不同,同一个评价问题也可以使用不同的评价函数。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】向量 是向量组 的线性组合.
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】在启发式搜索中,评价函数的作用是 。
A.
判断搜索算法的时间复杂度
B.
判断搜索算法的空间复杂度
C.
从当前节点出发来选择后续节点
D.
计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
查看完整题目与答案
【单选题】已知`\alpha_1=(2,0,0),\alpha_2=(0,0,-3)`,下列向量中是`\alpha_1,\alpha_2`的线性组合的是( )
A.
`\beta=(-3,0,4);`
B.
`\beta=(0,1,0);`
C.
`\beta=(1,1,0);`
D.
`\beta=(0,-1,1).`
查看完整题目与答案
【判断题】线性组合中各项是一次的。()
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】因子得分是各变量的线性组合
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】两个随机变量线性组合的均值为各自均值的相同线性组合
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】启发式搜索(有信息搜索)中,评价函数的作用是 ( )
A.
判断搜索算法的空间复杂度
B.
判断搜索算法的时间复杂度
C.
从当前节点出发来选择后续节点
D.
计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
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【多选题】考虑启发式图搜索中的评价函数f(n),其中,n为某个正在被评价的状态,那么,它现在一定是()
A.
已搜索得到的路径上的一个状态
B.
A 算法 Open 表中的一个节点
C.
从初始状态到目标状态的最小代价路径上的一个节点
D.
从已到达节点出发可达的一个节点
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A.
正确
B.
错误
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【判断题】向量 是向量组 的线性组合.
A.
正确
B.
错误
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【单选题】在启发式搜索中,评价函数的作用是 。
A.
判断搜索算法的时间复杂度
B.
判断搜索算法的空间复杂度
C.
从当前节点出发来选择后续节点
D.
计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
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【单选题】已知`\alpha_1=(2,0,0),\alpha_2=(0,0,-3)`,下列向量中是`\alpha_1,\alpha_2`的线性组合的是( )
A.
`\beta=(-3,0,4);`
B.
`\beta=(0,1,0);`
C.
`\beta=(1,1,0);`
D.
`\beta=(0,-1,1).`
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A.
正确
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A.
正确
B.
错误
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A.
正确
B.
错误
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A.
判断搜索算法的空间复杂度
B.
判断搜索算法的时间复杂度
C.
从当前节点出发来选择后续节点
D.
计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
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【多选题】考虑启发式图搜索中的评价函数f(n),其中,n为某个正在被评价的状态,那么,它现在一定是()
A.
已搜索得到的路径上的一个状态
B.
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C.
从初始状态到目标状态的最小代价路径上的一个节点
D.
从已到达节点出发可达的一个节点
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