Heuristika

Heuristika on praktiline viis probleemi lahendamiseks. See on parem kui juhus, kuid ei toimi alati. Inimene arendab heuristikat, kasutades intelligentsust, kogemusi ja tervet mõistust. Katsetamine on lihtsaim heuristika, kuid üks nõrgemaid. Rusikareegel ja "haritud arvamine" on lihtsa heuristika teised nimetused. Kuna heuristikas ei ole kindel tulemus, siis on alati erandeid.

Mõnikord on heuristika üsna ebamäärane: "vaata enne, kui hüppad" on käitumisjuhend, kuid "mõtle tagajärgedele" on veidi selgem. Mõnikord on heuristika terve rida etappe. Kui arstid uurivad patsienti, läbivad nad terve rea teste ja tähelepanekuid. Nad ei pruugi teada saada, mis on valesti, kuid nad annavad endale parima võimaluse õnnestumiseks. Seda nimetatakse diagnoosiks.

Arvutiteaduses on "heuristika" mingi algoritm. Algoritmid kirjutatakse selleks, et saada probleemile hea lahendus. Heuristiline algoritm võib tavaliselt leida päris häid lahendusi, kuid ei ole mingit garantiid ega tõendeid, et lahendused on õiged. Algoritmi käivitamiseks kuluv aeg on teine kaalutlus.

Taust

Heuristika on kunst leida probleemile adekvaatne lahendus, kasutades piiratud teadmisi ja vähe aega. Formaalsemalt öeldes põhineb heuristika kogemustel; see võib lihtsate reeglite abil kiirendada lahenduse otsimist. Täielik otsing võib võtta liiga kaua aega või olla liiga keeruline.

Täpsemalt öeldes on heuristika strateegiad, mis kasutavad kergesti kättesaadavat, kuigi vabalt rakendatavat teavet, et kontrollida inimeste ja masinate probleemide lahendamist.

Heuristikat saab kasutada mõnes teadusvaldkonnas, kuid mitte teistes: Majandusteaduses on üheprotsendiline lahendus sageli vastuvõetav; teleskoop, mille viga on üks kraad, on tõenäoliselt kasutuskõlbmatu, kui see on suunatud kaugele objektile. Sama teleskoop, mis on suunatud üle tänava asuvale aknale, talub tõenäoliselt seda viga; ühe kraadiga eksimine ei avalda lühikese vahemaa puhul suurt mõju.

Heuristikat saab kasutada vastuse hindamiseks, mida saab seejärel täpsema lahenduse tegemisega väga väikeses mastaabis täpsustada, näiteks selleks, et säästa aega, raha või tööjõudu projektis - näiteks võib heuristilist arvamist, kui suurt kaalu sild eeldatavasti kannab, kasutada selleks, et määrata, kas sild tuleks teha puidust, kivist või terasest, ja osta sobivas koguses vajalikku materjali, samal ajal kui silla täpne projekt on valmis.

Siiski võib heuristika kasutamine teatavates väga tehnilistes valdkondades olla kahjulik - üks näide on arvutiteadus. Arvuti programmeerimine nii, et see sooritaks enam-vähem soovitud tegevusi, võib põhjustada tõsiseid tõrkeid. Seetõttu peavad arvutiülesanded üldiselt olema üsna täpsed. Siiski on teatavaid valdkondi, kus arvutid saavad turvaliselt arvutada heuristilisi lahendusi - näiteks Google'i otsingutehnoloogia tugineb suuresti heuristikale, tootes otsingupäringule "peaaegu vasteid", kui täpset vastet ei leita. See võimaldab kasutajal korrigeerida otsingu käigus tekkivaid vigu. Näide: Kui otsitakse nime "Peter Smith", kuid seda täpset nime ei õnnestu leida, vastab otsingumootor heuristiliselt hoopis "Pete Smith" ja otsingumootorit kasutav isik peab otsustama, kas Pete ja Peter on sama isik.

Näited

Polya

Siin on mõned teised üldkasutatavad heuristilised meetodid Polya 1945. aasta raamatust "Kuidas lahendada":

Kui teil on raskusi probleemi mõistmisega, proovige joonistada pilt.
Kui te ei leia lahendust, siis proovige eeldada, et teil on lahendus olemas, ja vaadata, mida saate sellest tuletada ("töötades tagasi").
Kui probleem on abstraktne, proovige uurida konkreetset näidet.
Proovige kõigepealt lahendada üldisemat probleemi: "leiutaja paradoks": ambitsioonikam plaan võib olla suurema eduvõimalusega.

Pakkimisprobleem

Üks näide, kus heuristikast on kasu, on pakkimisprobleem. Probleem seisneb mitme eseme pakkimises. On olemas reeglid, mida tuleb järgida. Näiteks on igal esemel väärtus ja kaal. Probleemiks on nüüd saada kõige väärtuslikumad esemed võimalikult väikese kaaluga. Teine näide on mitme erineva suurusega eseme mahutamine piiratud ruumi, näiteks auto pagasiruumi.

Probleemi täiusliku lahenduse leidmiseks tuleb proovida kõiki võimalusi. See ei ole sageli hea variant, sest nende proovimine võtab kaua aega ja keskmiselt tuleb proovida pooled võimalused, kuni lahendus on leitud. Nii et enamik inimesi alustab kõige suuremast esemest, paigutab selle sisse ja püüab siis ülejäänud esemed selle ümber paigutada. See annab enamasti hea lahenduse. On aga juhtumeid, kus selline lahendus on väga halb ja tuleb kasutada muud tehnikat.

Seega on tegemist heuristliku lahendusega.

Näide pakkimisprobleemi kohta. Tegemist on ühemõõtmelise (piirangutega) nupukotiprobleemiga: millised kastid tuleks valida, et maksimeerida raha ja hoida kogukaal alla 15 kg? Mitmemõõtmeline probleem võiks arvestada kastide tihedust või mõõtmeid, viimane on tüüpiline pakkimisprobleem. (Sellisel juhul on lahenduseks valida kõik kastid peale rohelise).

Küsimused ja vastused

K: Mis on heuristik?

V: Heuristika on praktiline viis probleemi lahendamiseks, mis on parem kui juhus, kuid ei toimi alati.

K: Kuidas arendatakse heuristikat?

V: Inimene arendab heuristikat, kasutades intelligentsust, kogemusi ja tervet mõistust.

K: Milline on kõige lihtsam heuristika?

V: Kõige lihtsam heuristika on proovimine ja eksimine.

K: Millised on lihtsa heuristika teised nimetused?

V: Lihtsate heuristikate muud nimetused on rusikareegel ja "haritud arvamine".

K: Kas heuristikas on alati erandeid?

V: Jah, kuna heuristikas ei ole kindel tulemus, siis on alati erandeid.

K: Mis on meditsiinis diagnoos?

V: Diagnoos on terve rida etappe, mida arstid läbivad patsiendi uurimisel, et anda endale parimad võimalused edu saavutamiseks.

K: Mis on arvutiteaduses "heuristika"?

V: Arvutiteaduses on heuristika mingi algoritm, mis võib tavaliselt leida päris häid lahendusi, kuid ei ole mingit garantiid ega tõendeid, et need lahendused on õiged.