Вопрос 3. Эвристически эффективные стратегии поиска решения задач

Для того чтобы разобраться более глубоко в том, что понимать под эвристическими методами, следует обратить внимание на то, что метод словесно можно представить в виде некоторой системы правил, то есть описания того, как нужно действовать и что нужно делать в процессе решения задач определенного класса. Из разнообразного набора правил деятельности в решении задач принципиально можно выделить два больших класса предписаний: алгоритмы или алгоритмические предписания и эвристики - эвристические предписания. Если алгоритмы жестко детерминируют наши действия и гарантируют в случае их точного выполнения достижение успеха в решении соответствующего типа задач, то эвристики и эвристические предписания лишь задают стратегии и тактике наиболее вероятное направление поиска идеи решения, но не гарантируют успеха решения.

Итак, попробуем последовательно раскрыть эвристические методы, которые могут быть широко применены в творческой деятельности менеджера.

· Метод «мозгового штурма»

· Метод эвристических вопросов

· Метод многомерных матриц

· Метод свободных ассоциаций

· Метод инверсии

· Метод эмпатии(метод личной аналогии)

· Метод синектики

· Метод организованных стратегий

Вопрос 4. Методика и процедуры поиска решений неформализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

1. ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

2. ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

3. большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

4. динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ. Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).