算法式策略和启发式策略的ppt

1. 问题分析的策略有哪些

关于问题分析的策略有哪些

关于问题分析的策略有哪些，在遇见一个问答题的时候应该如何下手才能更尽快的分析问题，然后寻找解决的方法，有什么解决问题的策略呢？下面我带大家简单了解一下关于问题分析的策略有哪些.

问题分析的策略有哪些1

一、画图

儿童因年龄局限，对符号运算性质的推理可能会比较困难，运用作图辅助的策略，让他们在纸上涂涂画画可以拓展思路，帮助他们找到解决问题的关键。因此，画图是一种常见的解决问题的策略。

1、线段图

2、数图

3、集合图（案例：重叠问题）

4、示意图

除了刚才介绍的几种图以外，学生有时根据自己的经验、自己的思维的特点，画出一些让老师意想不到、他所明白的图。（案例：鸡图同笼）

二、列表的策略

列表的策略，有时也叫列举信息的策略。在解决问题的过程中，将问题的条件信息用表格的形式列举出来，往往能对问题的解决起到事半功倍的效果。如租车租船问题可以用列表的方法解决。

三、模拟操作的策略

模拟操作策略，这是一种探索性动手操作活动模拟问题情景，从而获得问题解决的策略（案例：相遇问题）

四、推理的策略

推理也是一种常用的解决问题的策略。过去我们常说的“分析法”和“综合法”都可以看作是逻辑推理的方法。

苏教版介绍的其它几种策略：

列举、还原、替换、转化

形成解决问题的一些基本策略，体验解决问题策略的多样性

解决问题活动的价值不只是获得具体问题的解，更多的是让学生在解决问题的过程中得到发展，其中重要一点是使学生学习一些解决问题的基本策略，体验解决问题策略的多样性。并在此基础上形成自己解决问题的某些策略。

问题分析的策略有哪些2

一、算法式策略

算法式策略是把所有能够解决问题的方法都一一尝试，最终找到解决问题答案的策略。

二、启发式策略

启发式策略是运用已有的知识经验，在问题空间内只做少量的搜索就能解决问题的策略。它又包括：

1、手段-目的分析

把需要达到的问题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的策略。

例如：河内塔问题、问题行为图。

2、逆向搜索

从问题的目标状态开始搜索，直到找到通往初始状态的通路或方法。

例如：几何问题的反证法。

3、爬山法

采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的'距离，以达到解决问题的一种方法。该方法的缺点是容易较佳的方案当成最优的方案。

例如：确定新药的药剂量问题。

4、选择性搜索

选择性搜索就是在解决问题时，根据已知的信息和某些有关规则，选择问题解决的突破口，从突破口中获取更多的信息，以便进一步搜索，直到问题解决。选择性搜索在解决问题时是一种很有效的策略，因为这种方法是从已知条件中搜索出更能接近问题解决答案的方法，从而消除了大量的盲目尝试。

例如：根据所给条件解决问题。

5、类比-迁移策略

类比迁移策略是指把个体先前解决问题的经验应用到解决新问题的策略。这是解决不熟悉问题的一种策略。类比迁移策略中有两类事务有助于问题解决：基础相似物和目标相似物，该方法的缺点是可能受定势的影响，导致多次尝试也无法解决问题。

例如：把解决“将军问题”的方法用到解决“肿瘤问题上”。

注意：同学们应该注意区分爬山法和手段—目的分析，后者可以暂时远离、扩大目标与初始状态之间的差异，而爬山法则不行。

关于启发式记忆口诀：“守墓逆向爬山选搜雷倩”。

2. 什么是算法式策略

就是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

3. 算法式策略和启发式策略在哪一章

属于第2章。

最常见的启发式的问题解决策略，着名心理学家阿莫斯·特韦尔斯基和丹尼尔·卡尼曼发现主要可以有两个来代表：一个是叫做代表性的启发式，另外一个叫做可用性的启发式。

代表性的启发式讲的是通常用一些特别鲜明的形象，来帮助我们做出思维和判断；另外一个启发式问题解决的方法，就是可用性的启发式，任何信息如果很快的进到我们的大脑里头，我们就会充分地使用这样的信息。

分类

现代启发式算法的各种具体实现方法是相对独立提出的,相互之间有一定的区别。从历史上看,现代启发式算法主要有:模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、列表搜索算法(ST)、进化规划(EP)、进化策略(ES)、蚁群算法(ACA)、人工神经网络(ANN)。如果从决策变量编码方案的不同来考虑,可以有固定长度的编码(静态编码)和可变长度的编码(动态编码)两种方案。

4. 什么是启发式策略

运用已有经验，在问题空间中只做少量搜索就能达到问题解决的一种方法。

最常见的启发式的问题解决策略，着名心理学家阿莫斯·特韦尔斯基和丹尼尔·卡尼曼发现主要可以有两个来代表：一个是叫做代表性的启发式，另外一个叫做可用性的启发式。

代表性的启发式讲的是通常用一些特别鲜明的形象，来帮助我们做出思维和判断；另外一个启发式问题解决的方法，就是可用性的启发式，任何信息如果很快的进到我们的大脑里头，我们就会充分地使用这样的信息。

(4)算法式策略和启发式策略的ppt扩展阅读

局限性：

有些时候，基于代表性的判断会出错，主要由于以下几个原因：以这个原则为基础的决定或判断常常忽视了基本概率——在总人口中特定事件或模式出现的频率。比如，在实际生活中，生意人多于图书管理员——差不多是50倍。

这样，即使你的邻居凭她的特点看上去更像图书馆员而不是个生意人，她从事商业的概率事实上高于她做图书馆员的概率。以此或相关方式思考别人，代表性启发式可能导致错误的判断。

可利用性启发式：有时候，它会导致错误。与汽车事故所造成的死亡率相比，很多人对飞机失事所造成的死亡率表现出了更强烈的恐惧。事实上汽车事故的死亡概率更高。

这种差别可能源自于飞机失事给人们更深刻的印象，而且受到了更多的媒体注意。人们会更容易想起飞机失事，因此，对人们的判断和思想产生更强烈的影响。

5. 启发式策略包括哪些具体的问题解决策略

启发式策略包括如下一些具体的问题解决策略：

1，搜索策略。

2，目的——手段分析。

3，爬山法。

4，逆向推理法。

5，类似法。

6，其它的一些方法。启发法（heuristics，源自古希腊语εὑρίσκω）依据有限的知识在短时间内找到问题解决方案。由此不完整的信息就容易带来思维偏差或者说产生心理学误区。

也称作捷思，就是我们大脑中的思维捷径，但是它会出现偏差。启发式即凭借个体已有的知识经验，采取较少的操作来解决问题的方法。

除通用的问题解决的手段一目的分析策略（正向工作法）外，还包含许多具体的策略，如目标递进策略（指向性分析法）、目标递归策略，爬山法等。策略适宜与否，决定问题解决的成败。其具体应用，依赖于问题本身的性质和内容以及个体已有的知识经验。