什么是问题解决中的算法式和启发式策略?请加以比较及分析。

admin2013-05-28  42

问题 什么是问题解决中的算法式和启发式策略?请加以比较及分析。

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答案问题解决是由一定情景引起的,按照一定的目标,应用各种认知活动、技能等,经过一系列的思维操作,使问题得以解决的过程。纽威尔和西蒙用问题空间的概念说明问题解决的过程。问题空间是指解决问题者对所要解决的问题的一切可能的认识状态,包括对问题的初始状态和目标状态的认识,以及如何由初始状态转化为目标状态的认识等。他们认为,问题解决就是在问题空间进行搜索,以找到一条从问题的初始状态到达目标状态的通路。 采用什么样的策略解决问题,是影响问题解决效率的一个很重要的心理因素,好的策略有利于问题的解决。纽威尔和西蒙认为,在问题解决过程中有以下几种通用的问题解决的策略: (1)算法式。算法式策略是指在问题空间中随机搜索所有可能的解决问题的方法,直至选择一种有效的方法解决问题。简而言之,算法式策略就是把解决问题的方法一一进行尝试,最终找到解决问题的答案。采用算法式的优点是它能够保证问题得到解决,但是采用这种策略在解决某些问题的时候需要大量的尝试,因此费时费力。当问题复杂、问题空间很大时,人们很难利用这种方法解决问题。另外,有些问题也许没有现成的算法或尚未发现其算法,对这种问题算法策略将是无效的。 (2)启发式。启发法是人们根据一定的经验,在问题空间内进行较少的搜索,以达到问题解决的一种方法。启发法不能完全保证问题的成功解决,但是用这种方法解决问题较省时省力。下面是几种常用的启发式策略: ①手段一目的分析法。这是指将需要达到的问题的目标状态分成若干子目标,通过实现一系列的子目标最终达到总目标。它的基本步骤是:a比较初始状态和目标状态,提出第一个子目标,b找出完成第一个目标的方法或操作;c实现子目标;d提出新的子目标。如此循环往复,直至问题解决。著名的河内塔实验就是典型的运用手段一目的分析法解决问题的例子。在日常生活中,手段-目的分析法是人们较常使用的一种解决问题的策略,它对复杂的问题具有重要的应用价值。 ②逆向搜索。逆向搜索是指从问题的目标状态开始搜索直至找到通往初始状态的通路或者方法。例如,人们要去城市的某个地方,往往是在地图上先找到目的地,然后查找一条从目的地退回到出发点的路线。逆向搜索更适合于那些从初始状态到目标状态只有少数通路的问题,一些几何问题比较适合采用这一策略。 ③爬山法。爬山法是类似于目的-手段分析法的一种解决问题的策略。它是采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离,以达到问题解决的一种方法。这就像是登山者,为了登上山峰,需要从山脚一步步登上山峰一样。但是爬山法与手段-目的分析法的不同在于后者包括这样一种情况,即有时人们为了达到目的,不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异,以有利于最终达到目标。 由上可见,算法式和启发式都是问题解决中所经常应用到的策略,都有其本身的优缺点。算法式可以保证问题得到解决,但是费时费力,而且有的时候算法式对一些问题是无能为力的,这种情况就要求必须采用启发式来解决问题。启发式解决问题省时省力,人们在解决复杂问题时经常使用启发式,但是启发式有时候也会出错,而且并不能保证一定能解决问题。在实际生活当中具体的应用要依赖于问题本身的性质和内容以及个体已有的知识经验。

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