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1. L'ottimizzazione tail: [Non in programma 08/09]

		si può applicare se il risultato della chiamata ricorsiva non viene modificato e il predicato è deterministico
		si può applicare sempre
		si può applicare se la chiamata ricorsiva è l'ultima clausola e il predicato è deterministico
		si può applicare se la chiamata ricorsiva e l'ultima clausola

2. Il computer passerà il Test di Turing se l'operatore umano

		capisce che i messaggi provengono da un computer
		capisce che i messaggi provengono da una persona
		non sarà in grado di capire se i messaggi provengono da una persona o no

3. Quale definizione di AI è adottata più comunemente?

		Sistemi che agiscono razionalmente
		Sistemi che pensano razionalmente
		Sistemi che pensano come esseri umani
		Sistemi che agiscono come esseri umani

4. Un agente è un'entità che:

		comunica e agisce
		percepisce e agisce
		pensa razionalmente
		agisce razionalmente

5. Un ambiente è stocastico se:

		lo stato successivo non è determinato dallo stato corrente nè dall'azione eseguita dall'agente
		lo stato sucessivo non è determinato dallo stato corrente ma dall'azione dell'agente
		è deterministico in tutto tranne che per le azioni degli altri agenti

6. Un ambiente è strategico se:

		è deterministico in tutto tranne che per le azioni degli altri agenti
		lo stato successivo non è determinato dallo stato corrente e dall'azione eseguita dall'agente
		lo stato sucessivo non è determinato dallo stato corrente ma dall'azione dell'agente

7. Nella teoria assiomatica si usano strumenti di

		manipolazione sematica e sintattica
		manipolazione semantica
		manipolazione sintattica

8. La definizione di intelligenza secondo Turing è basata su

		capacità di apprendimento
		creatività
		capacità di elaborazione
		imitazione

9. *quali dei seguenti è un vincolo?

		=
		#<
		<

10. *Nella logica a più valori di verità la legge del terzo escluso (A or Not A = 1):

		necessita di un terzo valore di verità
		vale
		non vale

11. *Qual è il nome della procedura che consente di limitare l'overfitting durante l'allenamento di una rete neurale?

		Backpropagation
		Early stopping tramite validation set
		K-fold cross validation
		Regression

12. *L'allenamento di una rete neurale artificiale è, in genere, un problema:

		polinomiale
		NP-completo
		di complessità lineare

13. *p->q, q è:

		fallacia del conseguente
		fallacia negazione dell’antecedente
		affermazione dell’antecedente

14. *Il PC passerà il test di Touring se un esaminatore umano,dopo aver risposto a delle domande scritte:

		sarà in grado di capire se le risposte provengono da una persona
		non sarà in grado di capire se le risposte provengono da una persona o no
		sarà in grado di capire se le risposte provengono da PC

15. *Le tecniche di consistenza di vincoli trasformano la rete di vincoli:

		in una rete avente numero inferiore di archi
		in una rete ad essa equivalente
		in una rete la cui soluzione è costituita da un sottoinsieme proprio della soluzione iniziale

16. *Se X=[1,2,3,4] la query Y=[1,2|X] fa sì che:

		Y=[1,2,1,2,3,4]
		Y=[3,4]
		Y=0

17. *Quale operatore esprime un vincolo?

		#<
		\=
		=
		is

18. *Se ad una formula proposizionale viene assegnata probabilità 0.8 significa che

		il valore di verità della formula è 0.2
		il valore di verità della formula è 0.8
		il valore di verità della formula è 1

19. *Un CSP è consistente se

		esiste almeno un assegnamento completo delle variabili tale da soddisfare almeno 1 vincolo
		esiste almeno un assegnamento completo delle variabili tale da soddisfare tutti i vincoli
		esiste almeno un assegnamento parziale delle variabili tale da soddisfare tutti i vincoli

20. *Nella Diagnostica la regola di Bayes viene usata nella forma:

		P(Causa|Effetto)=P(Effetto|Causa)P(Causa)/P(Effetto)
		P(Causa|Effetto)=P(Effetto|Causa)P(Causa)
		P(Effetto|Causa) =P(Causa|Effetto)P(Effetto)/P(Causa)

21. *L’euristica MRV usata nei CSP sceglie la variabile

		meno vincolata (minore probabilità di fallimento)
		più vincolata (maggiore probabilità di fallimento)
		più vicina

22. *Quale espressione restituisce TRUE in Prolog:

		X = Y-1, X = 2
		X #= Y-1
		X is Y-1, X = 2

23. *Perché nel Prolog non si usa ricerca in ampiezza

		non c’è un motivo particolare
		perché non completa
		richiede troppa memoria

24. *Nel ragionamento probabilistico l'affermazione "La probabilità di una proposizione è data dalla somma delle probabilità dei singoli eventi atomici dove è vera":

		dipende dalla definizione di evento atomico
		è falsa
		è vera

25. *Le reti neurali artificiali sono un esempio di:

		apprendimento per rinforzo
		apprendimento supervisionato
		apprendimento non supervisionato

26. *Procedura che limita il bias introdotto da una particolare suddivisione del dataset in training e test set:

		Regression
		Early Stopping
		K-Fold Cross
		BackPropagation

27. *Tabu search:

		Sceglie sempre la migliore tra le soluzioni vicine
		Può scegliere una soluzione peggiore della corrente
		Sceglie sempre una soluzione migliore della corrente

28. *Gli algoritmi di ricerca locale:

		Operano sullo stato corrente
		Necessitano di una funzione euristica
		Memorizzano il cammino seguito dalla ricerca

29. *Negli algoritmi di ricerca locale stocastica, la componente di stocasticità si trova:

		Nella generazione della soluzione iniziale e nel calcolo della funzione obiettivo
		Nel calcolo della funzione obiettivo e nella scelta del sucessore
		Nella scelta del successore e nella generazione della soluzione iniziale

30. *Quale delle seguenti affermazioni sul predicato call é falsa?

		può essere omesso se il suo argomento contiene già un predicato
		può essere invocato con variabili non istanziate
		serve ad invocare il predicato specificato come argomento
		serve per la meta-programmazione

31. *Quale tipo di argomentazione è correttamente accettata in logica?

		Confermante
		Induttiva
		Falsificante

32. *Cosa si può fare con le reti neurali?

		Regressione
		Regressione e Classificazione
		Classificazione

33. *L'ambiente "lancio di una moneta" è

		Stocastico, osservabile, continuo
		Stocastico, parzialmente osservabile, discreto
		Deterministico, osservabile, discreto

34. *Il principio di risoluzione è una procedura di dimostrazione che opera per

		Affermazione
		Negazione
		Deduzione
		Contraddizione

35. *Quanto è pollo chi ha sputtanato l'esame nel forum universitario?

		O(n^n^n)
		assai
		inquantificabile
		di più

36. *Un ambiente ignoto può essere completamente osservabile?

		non ha senso
		no
		si

37. *Quale delle seguenti formule è una clausola?

		Devo parlare con il mio avvocato
		Non intendo rispondere
		A and not C
		A or B or C

38. *Il grado di complessità temporale di una ricerca Depth First è pari a :

		O(bm)
		O(b^m)
		O(b^(d+1))
		O(b^(C*/e))

39. *La ricerca Depth First è ottima?

		Si se costo per singolo passo = 1
		Si se b(fattore di branching) è finito
		Si
		No

40. *Una ricerca Greedy :

		completa ma non ottima
		è ottima e completa
		non è ne ottima ne completa
		ottima ma non completa

41. *La ricerca Greedy ha complessità temporale pari a

		O(b^m)
		O(bm)
		O(b^(d+1))
		O(bd)

42. *La ricerca Greedy ha una complessità spaziale pari a

		O(b^(d+1))
		O(b^m)
		O(bm)
		O(b^(C*/e))

43. *La ricerca A* è una ricerca:

		Completa se il numero di nodi è finito e ottima in alcuni casi
		Solo completa ma non ottima
		Ne ottima ne completa
		ottima e completa sempre

44. *La ricerca Best First Ricorsiva funziona in che modo ?

		Funziona come una Breadth First
		Prende in considerazione oltre al cammino minore anche del percorso alternativo , effettuando una ricorsione per sostituire il valore peggiore del padre con la miglior alternativa
		Fallisce in ogni caso
		Funziona esattamente come una ricerca A*

45. *Il problema della ricerca Best First Ricorsiva è :

		Usa troppa memoria
		Usa troppa POCA memoria
		Una ricerca non informata
		Può dare problemi se entra in loop infiniti

46. *La complessità in termini di spazio della Best First Ricorsiva è:

		O(bm)
		O(b^m)
		O(b^(d+1))
		O(bd)

47. *L'algoritmo minimax funziona in questo modo:

		Parte dall'inizio alla fine
		Max inizia per secondo nel minimax
		Sale dai nodi foglia dell'albero e ricerca i cammini per il dispendio minimo di costi
		Valuta solo i nodi Min

48. Nell'approccio della logica di Allen, l'algoritmo di Path-Consistency

		è completo
		rileva tutte le inconsistenze
		non è colmpleto

49. Nella logica di Allen è possibile definire

		A prima di A
		A prima o dopo di B
		A prima di B o dopo di C

50. Nell'approccio della logica di Allen, le relazioni mutuamente esclusive tra due intervalli sono

		12
		14
		15
		13

51. La regola di Bayes è definita da

		P(causa|effetto)=P(effetto|causa)P(effetto)/P(causa)
		P(effetto|causa)=P(causa|effetto)P(causa)/P(effetto)
		P(causa|effetto)=P(effetto|causa)P(causa)/P(effetto)

52. *P(A or B)=

		P(A)-P(B)
		P(A)+P(B)+P(A and B)
		P(A)+P(B)-P(A and B)
		P(A)+P(B)

53. *Rete Bayesiana:

		Permette di rappresentare in modo conciso le relazioni di indipendenza condizionale nel dominio
		Non permette di rappresentare in modo conciso le relazioni di indipendenza condizionale nel dominio
		Permette di rappresentare i gradi di verità delle variabili nel dominio

54. Nel Calcolo situazionale il piano contiene

		azioni concorrenti
		la sequenza delle situazioni
		la sequenza di azioni

55. *Nel calcolo situazionale la pianificazione è:

		Processo basato su algoritmo di ricerca informata
		Processo di ricerca su grafo
		Processo deduttivo(goal segue dalle azioni)

56. *Di che colore è il cavallo bianco di Napoleone

		Bianco
		Verde
		Rosso

57. *Che fine ha fatto... tu sai chi?

		è un mago
		è ancora in circolazione
		baggianate!
		è morto

58. L'euristica Least-constraining-value nei CSP sceglie la variabile

		più vicina
		meno vincolata
		che lascia più libertà alle adiacenti
		più vincolata

59. Nel forward checking una volta che viene assegnato un valore ad una variabile X

		tale valore viene cancellato da tutti i domini
		tale valore non viene cancellato
		tale valore viene cancellato dai domini delle variabili collegate a X da vincoli

60. Quali delle seguenti affermazioni è falsa?

		il Backtracking è una ricerca in profondità
		il Backtracking non è Arc-Consistency
		il caso peggiore del Backtracking non è esponenziale

61. L'euristica MRV nei CSP sceglie la variabile

		lascia più libertà alle adiacenti
		più vincolata
		più vicina
		meno vincolata

62. In un CSP un arco A(i,j) è consistente

		se per qualche valore X appartenente a Di esiste almeno un valore Y appartenente a Dj tale che il vincolo tra i e j P(i,j) sia soddisfatto
		se per ogni valore X appartenente a Di esiste almeno un valore Y appartenente a Dj tale che il vincolo tra i e j P(i,j) sia soddisfatto
		se esiste un Z appartenente a Dk tale che il vincolo tra i, j, k P(i,j, k) sia soddisfatto

63. Un CSP Path-Consistent è anche Arc-Consistent

		no
		si
		nulla si può dire

64. La complessità del caso peggiore di Path-Consistency per un CSP è

		O(n^4d)
		O(n^3)
		O(n^2d^3)

65. La complessità del caso peggiore di Arc-Consistency per un CSP è

		O(n^2d^3)
		O(n^3)
		O(n^4d)

66. Un CSP Strong-Path-Consistent è anche Arc-Consistent?

		si
		nulla si può dire
		no

67. Di che tipo di ricerca la uniform-cost è una variante?

		breadth-first
		nessuna
		depth-first

68. La funzione di valutazione f(n) nella ricerca A* è data da:

		g(n)
		h(n)
		Valore costante K
		h(n)+g(n)

69. Nella logica a più valori A and not A = 0

		ha bisogno di un terzo valore
		non vale
		vale

70. L'unione di Fuzzy Set viene realizzata tramite

		differenza
		massimo
		minimo

71. Nei Fuzzy Set la relazione A C B con A,B insiemi è vera

		sse la funzione di appartenenza di A è minore di B
		sse la funzione di appartenenza di A è maggior di B
		sse la funzione di appartenenza di A è minore o uguale di B
		sse la funzione di appartenenza di A è uguale di B

72. L'intersezione di Fuzzy Set viene realizzata tramite

		differenza
		minimo
		massimo

73. Due Fuzzy set A e B si dicono equivalenti

		sse la funzione di apparteneza di X ad A è minore o uguale a quella di x a B
		sse la funzione di apparteneza di X ad A è uguale a quella di x a B
		sse la funzione di apparteneza di X ad A è maggiore a quella di x a B

74. Nella logica a più valori A or not A = !

		non vale
		ha bisogno di un terzo valore
		vale

75. Quali delle seguenti formule è una clausola?

		A1 or A2
		not(A1 => A2)
		A1 and A2
		A1 <=> A2

76. Quali delle seguenti formule è una clausola?

		A1 and A2
		A1 => A2
		not(A1 <=> A2)
		A1 or A2 or A3

77. Quali delle seguenti formule è una clausola?

		A1 <=> A2
		A1
		not(A1 => A2)
		A1 and not A2

78. Quali delle seguenti formule è una clausola?

		A1 or not A2
		A1 => (A1 and A2)
		not(A1 and A2)
		A1 <=> not A2

79. Un'interpretazione soddisfa una FBF se

		è una tautologia
		alla FBF viene assegnato il valore true con quell'interpretazione
		alla FBF viene assegnato il valore true con qualsiasi interpretazione

80. In logica le tabelle di verità permettono di

		attribuire una forma sintattica alle formule
		attribuire un significato alle formule
		attribuire un vaolre di verità alle formule

81. In logica proposizionale una formula è valida se

		è falsa per tutte le interpretazioni
		è vera per tutte le interpretazioni
		è vera per alcune e falsa per altre

82. In logica proposizionale due formule sono equivalenti

		se e solo se hanno lo stesso valore di verità in tutte le interpretazioni
		se hanno lo stesso valore di verità in tutte le interpretazioni
		se hanno lo stesso valore di verità in alcune interpretazioni

83. La logica proposizionale è decidibile?

		dipende dai modelli
		si
		no

84. Per provare il teorema G si deve dimostrare che

		((F1 and F2 and ... Fn) and not G) è una fbf
		((F1 and F2 and ... Fn) and G) è una tautologia
		((F1 and F2 and ... Fn) and not G) è una tautologia

85. Il Modus Ponens è

		da A e A => B segue B
		da A e not A => B segue B
		da A e B => A segue B

86. Un teorema è

		l'enunciato di una dimostrazione
		l'insieme dei passi di una dimostrazione
		l'ultima operazione di una dimostrazione

87. Per provare il teorema G si deve dimostrare che

		((F1 and F2 and ... Fn) and G) è una contraddizione
		((F1 and F2 and ... Fn) and not G) è una FBF
		(F1 and F2 and ... Fn and not G) è una contraddizione

88. Il Modus Tollens è

		da not B e A => B segue not A
		da A e B => A segue B
		da A e A => B segue B

89. La fallacia nell'affermazione del conseguente è

		dato A e A => B segue B
		dato B e A => B segue A
		dato A e not B => A segue B

90. La fallacia nella negazione dell'antecedente è

		dato A e A => B segue B
		dato not A e A => B segue not B
		dato A e B => A segue B

91. Una FBF è soddisfacibile

		se e solo se è vera in almeno una interpretazione
		se e solo se è vera in tutte le interpretazione
		se è vera in almeno una interpretazione

92. In logica, quali sono i connettivi essenziali?

		and, or, not
		not, <->, ->, or
		and, or, ->

93. Qual'è il risultato dell'unificazione [p(X)]{p(X)/p(a)}?

		fallimento
		X=a
		p(a)
		p(X)

94. Nell'interpretazione procedurale:

		un goal corrisponde all'invocazione di una procedura
		i parametri attuali sono specificati nella testa delle regole
		i predicati diventano deterministici
		i parametri formali sono i valori assegnati in fase di chiamata

95. In logica proposizionale una formula è una contraddizione se

		è vera per alcune e falsa per altre
		è falsa per tutte le interpretazioni
		è vera per tutte le interpretazioni

96. In logica proposizionale un modello di FBF è

		un'interpretazione che non soddisfa la formula
		un'interpretazione che soddisfa la formula
		un'interpretazione che soddisfa parzialmente la formula

97. Per provare il teorema G si deve dimostrare che

		((F1 and F2 and ... Fn) and not G) è una fbf
		((F1 and F2 and ... Fn) and not G) è una tautologia
		((F1 and F2 and ... Fn) -> G) è una tautologia

98. *La logica dei predicati del primo ordine è:

		semi-decidibile
		decidibile
		indecidibile

99. *Nel calcolo dei predicati del primo ordine l'equivalenza tra aspetto sintattico e semantico è garantita:

		Dalla proprietà di completezza
		dalla proprietà di correttezza
		Dalla proprietà di correttezza e completezza della teoria

100. *Quale tipo di argomentazione è correttamente accettata in logica?

		Confermante
		Induttiva
		Falsificante

101. *Qual'è la migliore squadra del campionato italiano?

		Inter
		Milan
		Padova
		Juve

102. La Risuluzione SLD limitata alle clausole di Horn è

		completa ma non corretta
		corretta ma non completa
		nè corretta nè completa
		completa e corretta

103. Cosa si intende per reversibilità?

		gli argomenti dei predicati non possono essere istanziati
		gli argomenti dei predicati possono essere istanziati secondo uno schema fisso
		gli argomenti dei predicati possono essere istanziati secondo uno schema variabile

104. La formula A:-B1,B2,B3:

		è una regola
		è un fatto
		è un goal
		non è una clausola di Horn

105. Quale delle seguenti espressioni non è una costante?

		abc;
		12;
		12.34;
		Abc;

106. Quale delle seguenti espressioni non è una variabile?

		_aBc;
		A3;
		Abc;
		abc;

107. Qual è l'interpretazione dichiarativa di A:-B?

		A <= B
		A or not B
		A => B
		A and B

108. La regola di computazione del Prolog:

		procede da sinistra a destra
		procede da destra a sinistra
		non esiste un ordine
		le clausole vengono riordinate dinamicamente

109. Il cosiddetto "occur-check":

		viene sempre verificato
		può essere trascurato
		viene trascurato ma può creare problemi
		viene trascurato perchè non crea problemi

110. La potenza del Prolog

		è esprimibile da una grammatica sensibile al contesto
		è esprimibile da una grammatica libera dal contesto
		è pari a quella di un automa a stati finiti
		è pari alla macchina di Turing

111. Quale delle seguenti affermazioni su *(+(2,3),4) è falsa?

		le parentesi sono necessarie
		non è valida in Prolog
		l'espressione equivale a 4*(2+3)

112. Il risultato di "X1 is 3*4, 1 is X1/12" è:

		X1=12 Yes
		X1=12;
		No
		Yes

113. L'operatore is:

		è invariante rispetto alla regola di selezione
		non è reversibile
		è un operatore di assegnamento
		può risolvere vincoli con variabili non istanziate alla sua destra

114. La ricorsione in Prolog

		a volte è meglio sostituirla con l’iterazione
		può sempre essere ottimizzata
		anche se non ottimizzata non `e pesante
		è l'unico modo per realizzare l'iterazione

115. Quali delle seguenti affermazioni sulle liste è falsa?

		in .(T,C) T è un termine qualsiasi
		[] è la lista vuota
		in .(T,C) C è una lista
		.(T1,T2,C) equivale a [T1|T2|C]

116. Il risultato di l([1,2,3,4]),l([_X,Y|Z]) è

		X=0, Y=2, Z=[3,4]
		Y=1, Z=[2,3,4]
		fallimento
		Y=2, Z=[3,4]

117. Qual è la funzione di l(X),Y=[0|X]. ?

		aggiungere un elemento a destra della lista
		aggiungere un elemento a sinistra della lista
		eliminare un elemento dalla lista
		sostituire un elemento della lista

118. Quali delle seguenti equivalenze è falsa?

		[1,2,3]=[1,2,3]-[]
		[1,2,3]=[1,2,3,4]-[4]
		[1,2,3]=[1,2,3,[]]
		[1,2,3]=[1,2,3|L]-L

119. Come viene interpretata la negazione di p(X) in Prolog

		Esiste X p(X)
		Esiste X not p(X)
		Perogni X p(X)
		Perogni X not p(X)

120. Qual è la corretta definizione di negazione?

		not(X):-X,!,fail. not(X).
		not(X):-X,!. not(X).
		not(X):-X,!,fail.
		not(X):-X,fail. not(X).

121. Quale delle seguenti affermazioni sui punti di scelta è falsa?

		vengono rimossi in fase di backtraking
		sono creati in presenza di più clausole unificabili
		rendono il codice non deterministico
		non comportano un appesantimento del codice

122. Quale delle seguenti affermazioni e' vera?

		la definizione di negazione in Prolog non crea problemi
		la negazione in Prolog si basa sul concetto di fallimento finito o infinito
		la negazione in Prolog coincide esattamente con l-ipotesi di "Mondo Chiuso"
		le clausole di Horn non permettono di derivare letterali negativi

123. Da cosa è formata una clausola goal?

		da una qualsiasi formula
		solo da formule atomiche negative
		da una sola formula atomica positiva

124. Il risultato di X=[1,2,3,4] con query Y=[0|X] è

		Y=[0]
		Y=[1,2,3,4]
		Y=[]
		Y=[0,1,2,3,4]

125. Quale di queste non è una lista:

		[]
		[a(1),b(c(d,e)),f]
		[a|b|c]
		[a|[b|[c,d]]]

126. La ricerca A* è ottima:

		se la funzione costo g(n) è ammissibile
		mai
		se l'euristica h(n) è ammissibile
		se la funzione costo g(n) ha un valore minimo

127. *Quale delle seguenti affermazioni sul predicato cut è falsa?

		elimina i punti di scelta che lo precedono nella clausola in cui `e contenuto;
		non tocca i punti di scelta che lo seguono.
		rende definitiva la scelta della clausola in cui `e contenuto;
		elimina tutti i punti di scelta nella clausola in cui `e contenuto;

128. *Il predicato cut:

		in certi casi pu`o fallire
		viene ignorato in fase di backtracking
		non presenta argomenti
		ha sempre successo

129. *La mutua esclusione di una serie di regole con la stessa testa:

		viene resa più efficiente con il cut
		può creare inefficienze quando non viene identificata dal Prolog
		è impossibile senza ricorrere al cut
		può essere realizzata anche senza il cut

130. *Il predicato cut:

		non ha una chiara interpretazione dichiarativa
		è necessario per specificare il fatto che un predicato è deterministico
		aiuta il Prolog ad ottimizzare il codice
		modifica sempre l’interpretazione procedurale

131. *L’ottimizzazione tail:

		permette di applicare una valutazione iterativa
		richiede una complessità spaziale lineare
		si può applicare anche in presenza di punti di scelta
		mantiene una valutazione ricorsiva

132. *Quale delle seguenti affermazioni è falsa?

		un predicato con pi`u chiamate ricorsive non può essere direttamente ottimizzato in maniera tail
		un predicato ricorsivo non tail non può in nessun caso essere ottimizzato in maniera tail
		un predicato deterministico che presenta una chiamata ricorsiva come ultima clausola può essere ottimizzato in maniera tail
		una coppia di predicati mutuamente ricorsivi non può essere direttamente ottimizzata in maniera tail

133. Perchè nel Prolog si usa la ricerca in profondità?

		per poter eseguire il codice su una macchina a stack in maniere efficiente
		non c'è un motivo particolare
		per garantire la completezza
		perchè in ampiezza sarebbe incompleta

134. Cosa si intende per cammino nello spazio degli stati?

		una sequenza di operatori che porta da uno stato ad un altro
		una sequenza di operatori che porta da uno stato qualunque ad uno finale
		una sequenza di operatori che porta dallo stato iniziale ad uno finale
		una sequenza di operatori che porta dallo stato iniziale ad un altro

135. Differenza tra ricerca informata e non-informata

		nessuna differenza
		le informate utilizzano conoscenza sul dominio del problema, le non-informate effettuano una ricerca esaustiva
		le non-informate utilizzano un approccio probabilistico, le informate una ricerca esaustiva

136. La ricerca uniform-cost

		espande i nodi più profondi
		espande i nodi a caso
		espande i nodi con minor costo di cammino
		espande i nodi meno profondi

137. La ricerca depth-first

		espande i nodi meno profondi
		espande i nodi più profondi
		espande i nodi a caso
		espande i nodi con minor costo di cammino

138. La caratteristica che limita maggiormente gli algoritmi di ricerca è:

		la memoria secondaria
		la CPU
		il floating-point
		la memoria centrale

139. La ricerca depth-first è completa?

		se il fattore di ramificazione b è finito
		mai
		se lo spazio degli stati è finito
		si

140. La funzione di valutazione f(n) nella ricerca greedy best first è data da:

		valore costante K
		g(n)
		h(n)
		h(n)+g(n)

141. La ricerca A* è ottima:

		se h(n) è ammissibile ma non consistente
		se h(n) è consistente
		mai
		sempre

142. Il limite maggiore di A* è dato dal fatto che

		necessita di grandi quantità di memoria
		non è mai completa
		non è ottima

143. La ricerca breadth-first

		espande i nodi a caso
		espande i nodi più profondi
		espande i nodi con minor costo di cammino
		espande i nodi meno profondi

144. La ricerca breadth-first è completa

		sempre
		se lo spazio degli stati è finito
		se il fattore di ramificazione b è finito
		mai

145. Cosa contiene l'albero di ricerca?

		gli stati compresi in un solo cammino
		tutti gli stati espansi
		gli stati compresi in un cammino tra stato iniziale e finale
		tutti gli stati dello spazio degli stati

146. La ricerca A* è ottima

		se h(n) non è ammissibile
		se h(n) è ammissibile
		mai
		sempre

147. Cosa è lo spazio degli stati?

		l'insieme degli stati che descrivono la configurazione del sistema
		l'insieme degli stati raggiungibili dallo stato iniziale applicando un solo operatore
		l'insieme di tutti i possibili stati
		l'insieme degli stati raggiungibili dallo stato iniziale con una sequenza qualunque di operatori

148. Cosa definisce una strategia di ricerca?

		Quale operatore applicare ad ogni passo della ricerca
		Lo stato iniziale
		quale stato espandere dall'albero di ricerca
		quale stato eliminare dall'albero di ricerca

149. *La frontiera della ricerca Breadth-First è una coda :

		Struttura dati mista
		LIFO
		FIFO

150. *Che grado di complessità spaziale ha la ricerca Breadth First?

		O(b^m)
		O(bm)
		O(b^(d+1))
		O(b^(C*/e))

151. *Cos'è un algoritmo di Alpha-Beta Pruning?

		Funziona eliminando dalla memoria i nodi con valore dispari
		Un algoritmo di gioco che pota i rami con caso peggiore rispetto ai precedenti ( funziona come Minimax essendone un caso speciale)
		Un algoritmo per la ricerca di parole in un sito web
		Un algoritmo di gioco in grado che assegna un valore alpha soltanto al percorso esatto

152. *La Breadth First è completa?

		Si sempre
		Si se b(fattore di branching) è finito
		Dipende dal fattore relativo alla soluzione a costo minimo
		Mai

153. *La complessità temporale della ricerca Breadth First è:

		O(b^m)
		O(bm)
		O(b^(d+1))
		O(b^(C*/e))

154. *La ricerca Breadth First è OTTIMA?

		Si se b(fattore di branching) è finito
		Si se costo per singolo passo = 1
		No
		Si sempre

155. *La ricerca a costo uniforme è completa?

		No
		Si sempre
		Si se b(fattore di branching) è finito
		Si se costo per singolo passo <= e

156. *Il grado di complessità della ricerca a costo uniforme è pari a:

		O(b^m)
		O(b^(C*/e))
		O(b^(d+1))
		O(bm)

157. *La ricerca a costo uniforme è ottima?

		Si perché i nodi hanno un costo g(n)
		Si se costo per singolo passo = 1
		No
		A volte si e a volte no dipende da b

158. *La ricerca Depth First è una ricerca:

		FIFO
		LIFO

159. *La ricerca Depth First è completa?

		No perché il valore di m può essere infinito
		Si se b(fattore di branching) è finito
		Si se costo per singolo passo = 1
		Si sempre

160. *La complessità spaziale della Depth First è:

		lineare (O(bm))
		O(b^m)
		Esponenziale
		O

161. *La ricerca Depth First Limited:

		Ha sempre un nodo limitato e gli altri no
		Funziona come la Depth First ma ha un limite l
		Equivale ad una Breadth First
		Funziona come la Depth ma è FIFO

162. *La ricerca Iterative Deepening ha grado di complessità temporale pari a:

		O(bm)
		O(b^d)
		O(bd)
		O(b^(d+1))

163. *La ricerca Iterative deepening funziona in modo da :

		valuta tutti i possibili liveli di profondità in modo da preservare memoria
		espandere tutti i rami fino in profondità massima sempre
		Funziona come una Breadth First

164. *La iterative deepening ha un grado di complessità spaziale pari a :

		O(b^(d+1))
		O(b^d)
		O(bd)
		O(bm)

165. *La iterative Deepening è ottima?

		Mai proprio mai
		Si sempre
		Si se costo per singolo passo = 1
		No

166. *Quale di queste è una ricerca informata?

		A*
		Breadth First
		Iterative deepening
		Depth First

167. *La ricerca Best First Search è un tipo di ricerca informata che:

		funziona in modo da ottenere il risultato della Depth First
		Fallisce in ogni caso
		funziona come le non informate
		prende in considerazione una funzione di valutazione f(n) con una misura di un grado di desiderabilità

168. *Le ricerche Greedy e A* sono due casi speciali di ricerca:

		Iterative Deepening
		Depth First
		Breadth First
		Best First