¿Qué es la teoría heurística?

Una heurística, o técnica heurística, es cualquier enfoque para la resolución de problemas que utiliza un método práctico o varios atajos para producir soluciones que pueden no ser óptimas pero que son suficientes en un plazo o plazo limitado.

Describieron la heurística de disponibilidad como "cuando [uno] estima la frecuencia o probabilidad por la facilidad con la que se pueden recordar instancias o asociaciones". En términos más simples, uno adivina la probabilidad de que sucedan cosas utilizando como referencia recuerdos que se recuerdan fácilmente.

Una heurística es un atajo mental que permite a las personas resolver problemas y emitir juicios de manera rápida y eficiente. Estas estrategias de regla general acortan el tiempo de toma de decisiones y permiten que las personas funcionen sin detenerse constantemente a pensar en su próximo curso de acción.

Las heurísticas pueden ser atajos mentales que alivian la carga cognitiva de tomar una decisión. Los ejemplos que emplean heurística incluyen el uso de prueba y error, una regla general o una suposición fundamentada.

Una forma de encontrar respuestas aproximadas a un problema es utilizar una heurística, una técnica que guía a un algoritmo para encontrar buenas opciones. Cuando un algoritmo utiliza una heurística, ya no necesita buscar exhaustivamente todas las soluciones posibles, por lo que puede encontrar soluciones aproximadas más rápidamente.

La heurística autoajustable propuesta por Tarjan y Sleator reduce a la mitad la profundidad de cada nodo en la ruta hacia un elemento al que se accede cuando el elemento finalmente se mueve a la raíz. Un árbol de distribución es un árbol de búsqueda binario que emplea esta heurística.

La función heurística debe ejecutarse rápidamente, en O(1) en el momento de la consulta. Como heurística puedes seleccionar cada función h para la cual: h es admisible: h(u) <= dist(u, t) (nunca sobreestimar) h es monótono: h(u) <= cost(u, v) + h( v) (desigualdad del triángulo)

Varios métodos de búsqueda heurística comúnmente utilizados incluyen métodos de escalada, la búsqueda del mejor primero, el algoritmo A*, recocido simulado y algoritmos genéticos (Russell y Norvig 2003). Un ejemplo clásico de aplicación de la búsqueda heurística es el problema del viajante de comercio (Russell y Norvig 2003).

¿Cuál es el otro nombre de estrategia de búsqueda informada? Explicación: Un punto clave de la estrategia de búsqueda informada es la función heurística, por lo que se denomina función heurística.

Pero el algoritmo de búsqueda informado contiene una variedad de conocimientos, como qué tan lejos estamos del objetivo, el costo de la ruta, cómo llegar al nodo objetivo, etc. Este conocimiento ayuda a los agentes a explorar menos el espacio de búsqueda y encontrar el nodo objetivo de manera más eficiente.

La búsqueda desinformada es una clase de algoritmos de búsqueda de propósito general que opera mediante fuerza bruta. Los algoritmos de búsqueda desinformados no tienen información adicional sobre el estado o el espacio de búsqueda además de cómo atravesar el árbol, por lo que también se denomina búsqueda ciega.