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Timestamp: 2016-12-06 05:47:19+00:00

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Métodos de resolución de problemas | upTest
4 January, 2008	Métodos de resolución de problemas
Clasificación Heurística (Heuristic Classification) Resolución Constructiva (Constructive Problem Solving) Hipótesis y Prueba Jerárquica (Hierarchical Hipotesize and Test) Clasificación Heurística
1. Abstracción de los datos Por lo general, se hace una abstracción del caso concreto para acercarlo a las soluciones que se poseen. 2. Asociación heurística Se busca la mayor coincidencia entre el caso abstraído y las soluciones. Esta asociación es de naturaleza heurística, es decir, depende de conocimiento basado en la experiencia, y, por lo general, la correspondencia entre caso y soluciones no será uno a uno, existirán excepciones, y las coincidencias no serán exactas. La solución corresponderá con la que mejor coincida con la abstracción de los datos. 3. Refinamiento de la solución Haber identificado la abstracción de la solución reducirá el espacio de búsqueda, ahora será necesario buscar la mejor solución determinada por la solución abstracta. Esto puede necesitar de más deducciones, o de la utilización de más información. De esta manera se debe reducir el espacio de búsqueda hasta encontrar la mejor solución. En la siguiente figura se puede ver un esquema del proceso.
Abstracción definicional Se deben extraer las características definitorias del problema y focalizar la búsqueda con éstas. Le corresponde al experto decidir cuáles son esas características. Cualitativa Supone abstraer sobre valores cuantitativos, convirtiéndolos en cualitativos (e.g.: Fiebre = 39 grados ===> Fiebre = alta). Generalización Se realiza abstracción sobre una jerarquía de conceptos (e.g.: forma = pentágono ===> forma = polígono). Se puede ver que esta metodología de resolución de problemas capta una gran cantidad de dominios, siendo adecuada para cualquier problema en el que se pueda hacer una enumeración del espacio de soluciones. Es válida para todas las tareas de análisis.
El experto da las nuevas reglas al IC. El IC cambia la base de conocimiento. El IC prueba casos ya resueltos para comprobar inconsistencias. Si aparecen errores, se comprueba el nuevo conocimiento con el experto y se empieza de nuevo. Se prueban nuevos casos. Si no hay problemas se para, si los hay se retorna al principio. Esta labor iterativa se puede dividir para cada uno de los módulos que componen el sistema, reduciendo de esta manera las interacciones entre diferentes partes del conocimiento.
Diferenciación Buscar los síntomas que distinguen entre hipótesis. Frecuencia de condicionalización Buscar condiciones de base que hagan a una hipótesis más o menos probable. Distinción de síntomas Identificar propiedades de síntomas que indican las causas originales. Condicionalización de síntomas Buscar las condiciones bajo las cuales se espera que aparezcan ciertos síntomas dada una hipótesis. División de caminos Descubrir los sucesos intermedios entre hipótesis y síntomas que son más probables. Diferenciación de caminos Buscar los eventos intermedios que pueden diferenciar hipótesis con similares evidencias. Diferenciación de condiciones Determinar el grado de confianza a aplicar al resultado de las condiciones. Condicionalización de condiciones Buscar las condiciones de base que afectan a la confianza de las condiciones. La conjunción de todas estas fases permiten construir la base de conocimiento necesaria para la resolución del problema.
Como ejemplo de la técnica de clasificación heurística, vamos a plantear un pequeño SBC para la concesión de créditos bancarios para creación de empresas. El propósito de este sistema será examinar las solic
udes de créditos de clientes con pretensiones de crear una empresa para determinar si se les debe conceder y qué cuantía es la recomendable respecto a la que solicitan.
Si tiene avales bancarios. Si tiene familiares que puedan responder por él. Si tiene cuentas corrientes, casas, coches, fincas, etc. y su valoración. Si tiene antecedentes de morosidad. Si ha firmado cheques sin fondos. Si tiene créditos anteriores concedidos. Tipo de empresa que quiere crear. Cantidad de dinero que solicita. Esta información deberá convertirse mediante el proceso de abstracción de datos en los problemas abstractos a partir de los cuales se hará el razonamiento. Podríamos decidir que nuestras soluciones abstractas quedan definidas por los siguientes atributos:
Apoyo financiero: Valoración de la capacidad económica para responder al valor del crédito que solicita. Este apoyo se puede evaluar con la información sobre avales y personas allegadas que puedan responder por él. Bienes: Dinero o propiedades que puedan usarse para responder por el crédito o que se puedan embargar en caso de no devolución. Fiabilidad de devolución: Información sobre si el cliente tiene antecedentes económicos positivos o negativos. Compromiso: Información sobre si ya se tienen compromisos económicos con esa persona o si se tienen intereses especiales con ella. Viabilidad de la empresa: Tipo de empresa que se quiere crear y su posible futuro. Supondremos que estos cinco atributos pueden tomar valores cualitativos que estarán dentro de este conjunto: muy bueno, bueno, normal, regular, malo, muy malo.
si avales > 10 millones o tío rico entonces apoyo financiero bueno si avales entre 10 millones y un millón entonces apoyo financiero normal si avales < 1 millón entonces apoyo financiero malo si suma bienes < 10 millones entonces bienes malo si suma bienes entre 10 y 20 millones entonces bienes normal si suma bienes > 20 millones entonces bienes bien si cheques sin fondos o moroso entonces fiabilidad muy mala si fábrica de agujeros entonces viabilidad muy mala si hamburguesería o heladería entonces viabilidad normal si grandes almacenes o proveedor de Internet entonces viabilidad muy buena si concedido crédito < 1 millón entonces compromiso regular si concedido crédito > 10 millones o hermano del director entonces compromiso bueno El conjunto de soluciones abstractas a las que podría dar el análisis de las solicitudes podría ser el siguiente:
Denegación: no hay crédito para el cliente. Aceptación: se acepta el crédito tal como se solicita. Aceptación con rebaja: se acepta el crédito, pero se rebaja la cantidad solicitada; harán falta reglas para crear la solución concreta indicando la cantidad final que se concede. Aceptación con interés preferente: se concede la cantidad solicitada, pero además se rebajan los intereses que normalmente se ponen al crédito; en este caso también hará falta generar una solución concreta. Ahora nos faltan las reglas que nos harán la asociación heurística entre los problemas abstractos y las soluciones abstractas. Un conjunto de reglas que cubre una pequeña parte del espacio de soluciones podría ser:
si aceptación con rebaja y petición > 5 millones y bienes = 5 millones entonces rebaja a 5 millones si aceptación con interés preferente y petición > 10 millones y bienes > 10 millones entonces rebaja de un 1% de interés si aceptación con interés preferente y hermano del director entonces rebaja de un 2% de interés….. Resolución Constructiva
Restricciones en la configuración de los componentes. Restricciones respecto a las entradas y salidas. Interacciones entre estos dos tipos de restricciones. Dos son las estrategias generales que se siguen para la resolución de este tipo de problemas:
Proponer y aplicar (Propose and apply). Mínimo compromiso (Least commitment). Proponer y aplicar
En principio, el experto debe tener
una idea clara de la descomposición en tareas del problema y de las relaciones espacio-temporales entre éstas, para de esta manera plantear las restricciones que se tienen que cumplir. Se han de definir también las operaciones que se pueden efectuar en cada estado de la resolución, cuándo se pueden aplicar y cuáles son sus efectos. Los pasos que se siguen en esta metodología son los siguientes, para cada tarea a realizar para alcanzar la solución:
Inicializar el objetivo: se crea el elemento que define el estado actual. Proponer un operador: se seleccionan operaciones plausibles sobre el estado actual. Podar operadores: se eliminan operadores de acuerdo con criterios globales. Estos criterios globales consistirán en criterios de consistencia generales que permiten descartar operadores que, aún siendo aplicables, se ve claramente que no mejorarán la solución (e.g.: no tiene sentido escoger el operador que deshaga el efecto del último operador aplicado). Evaluar operadores: se comparan los efectos de los operadores sobre la solución y se evalúa su resultado. Es en este punto donde interviene el conocimiento del experto para realizar la evaluación de los operadores. Seleccionar un operador: se escoge el operador mejor evaluado. Aplicar el operador: se aplica el operador al estado actual. Evaluar el objetivo: Se comprueba si se ha llegado al objetivo, continuando si se ha cumplido, o reconsiderando si no. Mínimo compromiso
Partir de una solución inicial no óptima, pero que satisfaga las restricciones. Hacer una modificación sobre la solución. Esta modificación ha de hacerse de acuerdo con la heurística de mínimo compromiso, es decir, escoger la acción que menos restricciones imponga sobre la solución y, por lo tanto, menos restricciones imponga sobre el próximo paso. Si la modificación viola alguna de las restricciones, se intenta deshacer alguno de los pasos anteriores, procurando que las modificaciones sean las mínimas. Esta modificación no tiene por qué ser precisamente deshacer el último paso que se realizó. El conocimiento del experto ha de aparecer en la evaluación de los efectos de los operadores sobre las restricciones, de manera que se pueda escoger siempre el operador con menos efecto sobre éstas y que permita más libertad de movimientos.
El espacio de soluciones es muy grande, pero enumerable. La solución puede ser una combinación de un conjunto de hipótesis. Parte de la idea de que el espacio de soluciones está organizado jerárquicamente, de manera que en niveles más altos se encuentran soluciones más generales, que se deben refinar mediante el conocimiento que guiará a través del árbol de soluciones a soluciones más concretas.
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