演算法式策略和啟發式策略的ppt

1. 問題分析的策略有哪些

關於問題分析的策略有哪些

關於問題分析的策略有哪些，在遇見一個問答題的時候應該如何下手才能更盡快的分析問題，然後尋找解決的方法，有什麼解決問題的策略呢？下面我帶大家簡單了解一下關於問題分析的策略有哪些.

問題分析的策略有哪些1

一、畫圖

兒童因年齡局限，對符號運算性質的推理可能會比較困難，運用作圖輔助的策略，讓他們在紙上塗塗畫畫可以拓展思路，幫助他們找到解決問題的關鍵。因此，畫圖是一種常見的解決問題的策略。

1、線段圖

2、數圖

3、集合圖（案例：重疊問題）

4、示意圖

除了剛才介紹的幾種圖以外，學生有時根據自己的經驗、自己的思維的特點，畫出一些讓老師意想不到、他所明白的圖。（案例：雞圖同籠）

二、列表的策略

列表的策略，有時也叫列舉信息的策略。在解決問題的過程中，將問題的條件信息用表格的形式列舉出來，往往能對問題的解決起到事半功倍的效果。如租車租船問題可以用列表的方法解決。

三、模擬操作的策略

模擬操作策略，這是一種探索性動手操作活動模擬問題情景，從而獲得問題解決的策略（案例：相遇問題）

四、推理的策略

推理也是一種常用的解決問題的策略。過去我們常說的「分析法」和「綜合法」都可以看作是邏輯推理的方法。

蘇教版介紹的其它幾種策略：

列舉、還原、替換、轉化

形成解決問題的一些基本策略，體驗解決問題策略的多樣性

解決問題活動的價值不只是獲得具體問題的解，更多的是讓學生在解決問題的過程中得到發展，其中重要一點是使學生學習一些解決問題的基本策略，體驗解決問題策略的多樣性。並在此基礎上形成自己解決問題的某些策略。

問題分析的策略有哪些2

一、演算法式策略

演算法式策略是把所有能夠解決問題的方法都一一嘗試，最終找到解決問題答案的策略。

二、啟發式策略

啟發式策略是運用已有的知識經驗，在問題空間內只做少量的搜索就能解決問題的策略。它又包括：

1、手段-目的分析

把需要達到的問題目標狀態分成若乾子目標，通過實現一系列的子目標最終達到總目標的策略。

例如：河內塔問題、問題行為圖。

2、逆向搜索

從問題的目標狀態開始搜索，直到找到通往初始狀態的通路或方法。

例如：幾何問題的反證法。

3、爬山法

採用一定的方法逐步降低初始狀態和目標狀態的'距離，以達到解決問題的一種方法。該方法的缺點是容易較佳的方案當成最優的方案。

例如：確定新葯的葯劑量問題。

4、選擇性搜索

選擇性搜索就是在解決問題時，根據已知的信息和某些有關規則，選擇問題解決的突破口，從突破口中獲取更多的信息，以便進一步搜索，直到問題解決。選擇性搜索在解決問題時是一種很有效的策略，因為這種方法是從已知條件中搜索出更能接近問題解決答案的方法，從而消除了大量的盲目嘗試。

例如：根據所給條件解決問題。

5、類比-遷移策略

類比遷移策略是指把個體先前解決問題的經驗應用到解決新問題的策略。這是解決不熟悉問題的一種策略。類比遷移策略中有兩類事務有助於問題解決：基礎相似物和目標相似物，該方法的缺點是可能受定勢的影響，導致多次嘗試也無法解決問題。

例如：把解決「將軍問題」的方法用到解決「腫瘤問題上」。

注意：同學們應該注意區分爬山法和手段—目的分析，後者可以暫時遠離、擴大目標與初始狀態之間的差異，而爬山法則不行。

關於啟發式記憶口訣：「守墓逆向爬山選搜雷倩」。

2. 什麼是演算法式策略

就是在問題空間中隨機搜索所有可能的解決問題的方法，直至選擇一種有效的方法解決問題

3. 演算法式策略和啟發式策略在哪一章

屬於第2章。

最常見的啟發式的問題解決策略，著名心理學家阿莫斯·特韋爾斯基和丹尼爾·卡尼曼發現主要可以有兩個來代表：一個是叫做代表性的啟發式，另外一個叫做可用性的啟發式。

代表性的啟發式講的是通常用一些特別鮮明的形象，來幫助我們做出思維和判斷；另外一個啟發式問題解決的方法，就是可用性的啟發式，任何信息如果很快的進到我們的大腦里頭，我們就會充分地使用這樣的信息。

分類

現代啟發式演算法的各種具體實現方法是相對獨立提出的,相互之間有一定的區別。從歷史上看,現代啟發式演算法主要有:模擬退火演算法(SA)、遺傳演算法(GA)、列表搜索演算法(ST)、進化規劃(EP)、進化策略(ES)、蟻群演算法(ACA)、人工神經網路(ANN)。如果從決策變數編碼方案的不同來考慮,可以有固定長度的編碼(靜態編碼)和可變長度的編碼(動態編碼)兩種方案。

4. 什麼是啟發式策略

運用已有經驗，在問題空間中只做少量搜索就能達到問題解決的一種方法。

最常見的啟發式的問題解決策略，著名心理學家阿莫斯·特韋爾斯基和丹尼爾·卡尼曼發現主要可以有兩個來代表：一個是叫做代表性的啟發式，另外一個叫做可用性的啟發式。

代表性的啟發式講的是通常用一些特別鮮明的形象，來幫助我們做出思維和判斷；另外一個啟發式問題解決的方法，就是可用性的啟發式，任何信息如果很快的進到我們的大腦里頭，我們就會充分地使用這樣的信息。

(4)演算法式策略和啟發式策略的ppt擴展閱讀

局限性：

有些時候，基於代表性的判斷會出錯，主要由於以下幾個原因：以這個原則為基礎的決定或判斷常常忽視了基本概率——在總人口中特定事件或模式出現的頻率。比如，在實際生活中，生意人多於圖書管理員——差不多是50倍。

這樣，即使你的鄰居憑她的特點看上去更像圖書館員而不是個生意人，她從事商業的概率事實上高於她做圖書館員的概率。以此或相關方式思考別人，代表性啟發式可能導致錯誤的判斷。

可利用性啟發式：有時候，它會導致錯誤。與汽車事故所造成的死亡率相比，很多人對飛機失事所造成的死亡率表現出了更強烈的恐懼。事實上汽車事故的死亡概率更高。

這種差別可能源自於飛機失事給人們更深刻的印象，而且受到了更多的媒體注意。人們會更容易想起飛機失事，因此，對人們的判斷和思想產生更強烈的影響。

5. 啟發式策略包括哪些具體的問題解決策略

啟發式策略包括如下一些具體的問題解決策略：

1，搜索策略。

2，目的——手段分析。

3，爬山法。

4，逆向推理法。

5，類似法。

6，其它的一些方法。啟發法（heuristics，源自古希臘語εὑρίσκω）依據有限的知識在短時間內找到問題解決方案。由此不完整的信息就容易帶來思維偏差或者說產生心理學誤區。

也稱作捷思，就是我們大腦中的思維捷徑，但是它會出現偏差。啟發式即憑借個體已有的知識經驗，採取較少的操作來解決問題的方法。

除通用的問題解決的手段一目的分析策略（正向工作法）外，還包含許多具體的策略，如目標遞進策略（指向性分析法）、目標遞歸策略，爬山法等。策略適宜與否，決定問題解決的成敗。其具體應用，依賴於問題本身的性質和內容以及個體已有的知識經驗。