32.Решение задач: алгоритмы и эвристики.

Если в прошлом опыте субъекта есть готовое решение поставленной задачи, то решение задачи сведется к репродукции (воспроизведению) уже имеющегося умственного навыка. В этом случае человек будет следовать определенным (пусть достаточно сложным) алгоритмам, то есть определенной последовательности действий.

Если готовое решение для данной задачи отсутствует, то есть алгоритмы либо отсутствуют либо не могут быть применены, то решение требует определенных эвристик. Эвристика – это правило эффективного сокращения поиска средств решения задачи (в отличие от алгоритма не дающее полной гарантии верного ответа).

Алгоритм – система правил, сформулированная на понятном исполнителю языке, которая определяет процесс перехода от допустимых исходных данных к некоторому результату. Различные определения алгоритма в явной или неявной форме содержат следующий ряд общих требований: Дискретность — алгоритм должен представлять процесс решения задачи как последовательное выполнение некоторых простых шагов. При этом для выполнения каждого шага алгоритма требуется конечный отрезок времени, то есть преобразование исходных данных в результат осуществляется во времени дискретно. Детерминированность — определённость. В каждый момент времени следующий шаг работы однозначно определяется состоянием системы. Таким образом, алгоритм выдаёт один и тот же результат (ответ) для одних и тех же исходных данных. Понятность — алгоритм для исполнителя должен включать только те команды, которые ему (исполнителю) доступны, которые входят в его систему команд. Завершаемость (конечность) — при корректно заданных исходных данных алгоритм должен завершать работу и выдавать результат за конечное число шагов. Массовость — алгоритм должен быть применим к разным наборам исходных данных. Результативность — завершение алгоритма определёнными результатами. Алгоритм не содержит ошибок, если он даёт правильные результаты для любых допустимых исходных данных.

Эвристика – специальные методы решения задач (эвристические методы), которые обычно противопоставляются формальным методам решения, опирающимся на точные математические модели. Использование эвристических методов (эвристик) сокращает время решения задачи по сравнению с методом полного ненаправленного перебора возможных альтернатив; получаемые решения не являются, как правило, наилучшими, а относятся лишь к множеству допустимых решений; применение эвристических методов не всегда обеспечивает достижение поставленной цели. Иногда в психологической и кибернетической литературе эвристические методы понимаются как любые методы, направленные на сокращение перебора, или как индуктивные методы решения задач. Основным назначением эвристики является построение моделей процессов решения какой-либо новой задачи. Существуют следующие типы таких моделей: модель слепого поиска, которая опирается на так называемый метод проб и ошибок; лабиринтная модель, в которой решаемая задача рассматривается как лабиринт, а процесс поиска решения — как блуждание по лабиринту; структурно-семантическая модель, которая считается в настоящее время наиболее содержательной и которая отражает семантические отношения между объектами, входящими в задачу.