Euristică

Fond

Heuristica este arta de a găsi o soluție adecvată la o problemă, folosind cunoștințe limitate și puțin timp. În mod mai formal, euristica se bazează pe experiență; ea poate accelera căutarea unei soluții folosind reguli simple. O căutare completă poate dura prea mult timp sau poate fi prea dificil de realizat.

În termeni mai preciși, euristica este o strategie care utilizează informații ușor accesibile, deși puțin aplicabile, pentru a controla rezolvarea problemelor la oameni și mașini.

Heuristica poate fi utilizată în anumite domenii științifice, dar nu și în altele: În economie, o soluție cu o eroare de un procent este adesea acceptabilă; un telescop care are o eroare de un grad este probabil inutilizabil dacă este îndreptat spre un obiect îndepărtat. Același telescop îndreptat spre fereastra de peste drum va tolera probabil această eroare; ratarea cu un grad nu va avea un impact mare pe o distanță scurtă.

Heuristica poate fi utilizată pentru a estima un răspuns care este apoi clarificat prin realizarea unei soluții exacte la o scară foarte mică, poate pentru a economisi timp, bani sau forță de muncă în cadrul unui proiect - de exemplu, o estimare euristică a greutății pe care se așteaptă să o suporte un pod poate fi utilizată pentru a determina dacă podul ar trebui să fie din lemn, piatră sau oțel, iar cantitățile corespunzătoare din materialul necesar pot fi achiziționate în timp ce se finalizează proiectarea exactă a podului.

Cu toate acestea, utilizarea euristicii în anumite domenii foarte tehnice poate fi dăunătoare - informatica este un exemplu. Programarea unui computer pentru a efectua mai mult sau mai puțin acțiunile dorite poate duce la defecțiuni grave. Prin urmare, sarcinile computerizate trebuie să fie, în general, destul de exacte. Cu toate acestea, există anumite domenii în care computerele pot calcula soluții euristice în condiții de siguranță - de exemplu, tehnologia de căutare a Google se bazează în mare măsură pe euristică, producând potriviri "apropiate" la o interogare de căutare atunci când nu poate fi găsită o potrivire exactă. Acest lucru permite utilizatorului să corecteze orice greșeală produsă de căutare. Exemplu: Dacă se caută numele "Peter Smith" și nu se găsește acest nume exact, motorul de căutare se potrivește euristic cu "Pete Smith", iar persoana care utilizează motorul de căutare trebuie să decidă dacă Pete și Peter sunt aceeași persoană.

Exemple

Polya

Iată alte câteva euristici utilizate în mod obișnuit, din cartea lui Polya din 1945, How to Solve It:

• Dacă întâmpinați dificultăți în a înțelege o problemă, încercați să faceți un desen.
• Dacă nu puteți găsi o soluție, încercați să presupuneți că aveți o soluție și să vedeți ce puteți obține din aceasta ("lucru în sens invers").
• Dacă problema este abstractă, încercați să examinați un exemplu concret.
• Încercați să rezolvați mai întâi o problemă mai generală: "paradoxul inventatorului": planul mai ambițios poate avea mai multe șanse de reușită.

Probleme de ambalare

Un exemplu în care euristica este utilă este un fel de problemă de împachetare. Problema constă în împachetarea unui număr de obiecte. Există reguli care trebuie să fie respectate. De exemplu, fiecare element are o valoare și o greutate. Problema acum este de a obține cele mai valoroase obiecte, cu cea mai mică greutate posibilă. Un alt exemplu constă în introducerea unui număr de articole de dimensiuni diferite într-un spațiu restrâns, cum ar fi portbagajul unei mașini.

Pentru a obține soluția perfectă la problemă, trebuie încercate toate posibilitățile. De multe ori, aceasta nu este o opțiune bună, deoarece încercarea acestora durează mult timp și, în medie, trebuie încercate jumătate din posibilități până când se găsește o soluție. Așadar, ceea ce vor face majoritatea oamenilor este să înceapă cu cel mai mare element, să îl potrivească și apoi să încerce să aranjeze celelalte elemente în jurul lui. Acest lucru va da o soluție bună, de cele mai multe ori. Există însă cazuri în care o astfel de soluție este foarte proastă și trebuie folosită o altă tehnică.

Prin urmare, aceasta este o soluție euristică.

Exemplu de problemă de ambalare. Aceasta este o problemă unidimensională (cu constrângeri) de tip Knapsack: ce cutii ar trebui alese pentru a maximiza suma de bani și a menține greutatea totală sub 15 kg? O problemă multidimensională ar putea lua în considerare densitatea sau dimensiunile cutiilor, aceasta din urmă fiind o problemă tipică de ambalare. (Soluția în acest caz este de a alege toate cutiile în afară de cea verde).