Array ( [0] => 15487496 [id] => 15487496 [1] => cswiki [site] => cswiki [2] => Heuristika [uri] => Heuristika [3] => [img] => [4] => [day_avg] => [5] => [day_diff] => [6] => [day_last] => [7] => [day_prev_last] => [8] => Heuristika je metoda hledání řešení problému nebo rozhodování, která vychází z hledání všech možných variant a jejich postupného testování. Tato metoda se ve velké míře využívá v umělé inteligenci a v oboru kognitivní psychologie. V informatice se heuristiky využívají například při hledání nejkratší cesty v grafu nebo při optimalizaci algoritmů. Existuje několik typů heuristik, které se liší v závislosti na problému, který se řeší. Například deterministická heuristika se snaží najít nejlepší řešení, zatímco stochastická heuristika hledá řešení na základě pravděpodobnosti. Heuristika se uplatňuje i ve výzkumu lidského rozhodování a vnímání. Například při studiu lidských odhadů se využívá heuristika reprezentativnosti, která spočívá v porovnávání podobnosti mezi jedním vzorkem a skupinou vzorků. Heuristiky jsou velmi užitečné při řešení složitých problémů, jelikož umožňují snížit zdánlivou neřešitelnost. Nicméně, využití heuristik také přináší riziko systematických chyb a omezeného rozsahu řešení. Celkově lze tedy říct, že heuristika je důležitou metodou v oblasti řešení problémů a rozhodování a má široké uplatnění jak v praxi, tak ve výzkumu. [oai] => Heuristika je metoda hledání řešení problému nebo rozhodování, která vychází z hledání všech možných variant a jejich postupného testování. Tato metoda se ve velké míře využívá v umělé inteligenci a v oboru kognitivní psychologie. V informatice se heuristiky využívají například při hledání nejkratší cesty v grafu nebo při optimalizaci algoritmů. Existuje několik typů heuristik, které se liší v závislosti na problému, který se řeší. Například deterministická heuristika se snaží najít nejlepší řešení, zatímco stochastická heuristika hledá řešení na základě pravděpodobnosti. Heuristika se uplatňuje i ve výzkumu lidského rozhodování a vnímání. Například při studiu lidských odhadů se využívá heuristika reprezentativnosti, která spočívá v porovnávání podobnosti mezi jedním vzorkem a skupinou vzorků. Heuristiky jsou velmi užitečné při řešení složitých problémů, jelikož umožňují snížit zdánlivou neřešitelnost. Nicméně, využití heuristik také přináší riziko systematických chyb a omezeného rozsahu řešení. Celkově lze tedy říct, že heuristika je důležitou metodou v oblasti řešení problémů a rozhodování a má široké uplatnění jak v praxi, tak ve výzkumu. [9] => [is_good] => [10] => [object_type] => [11] => 0 [has_content] => 0 [12] => [oai_cs_optimisticky] => ) Array ( [0] => '''Heuristika''' (z řečtiny ''heuriskó'', ''εύρίσκω'' – nalézt, objevit) znamená zkusmé řešení problémů, pro něž neznáme [[algoritmus]] nebo přesnější metodu. Heuristické řešení je často jen přibližné, založené na poučeném odhadu, [[intuice|intuici]], [[zkušenost]]i nebo prostě na zdravém rozumu. První odhad se může postupně zlepšovat, i když heuristika nikdy nezaručuje nejlepší řešení. Zato je univerzálně použitelná, jednoduchá a rychlá. [1] => [2] => Podle J. Pearla označuje heuristika strategie, jak lidé i stroje mohou řešit problémy s použitím dostupných – i když jen volně aplikovatelných – informací.Pearl, Judea (1983). ''Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving''. New York, Addison-Wesley, p. vii. [3] => [4] => == Příklad == [5] => Nejjednodušší heuristická metoda je pokus a omyl, kterou lze použít kdekoli, od připevnění šroubů na kolo až po řešení algebraických problémů. [6] => [7] => Zde je několik běžně užívaných heuristických postupů z [[George Pólya|Pólyovy]] klasické knihy „Jak to vyřešit“:Polya, George (1945) ''How To Solve It: A New Aspect of Mathematical Method'', Princeton, NJ: Princeton University Press. {{ISBN|0-691-02356-5}}   {{ISBN|0-691-08097-6}} [8] => * Podívejte se na problém. [9] => * Pokud mu nerozumíte, zkuste si nakreslit obrázek. [10] => * Pokud nemůžete najít řešení, zkuste předpokládat, že ho máte, a podívejte se, jestli z něj nemůžete získat postup („zpětný chod“) jak se k takovémuto řešení mohlo dojít? [11] => * Jestliže je problém abstraktní, zkuste nejdříve řešit konkrétní příklad. [12] => * Zkuste nejprve řešení obecnějšího problému („paradox vynálezce“: čím ambicióznější plán, tím lepší jsou vyhlídky na jeho dokončení). [13] => [14] => ==Psychologie== [15] => {{Upravit část}} [16] => V [[psychologie|psychologii]] představuje heuristika soubor jednoduchých efektivních pravidel, pevně zakódovaných evolučním procesem nebo učením, které určují, jak se lidé rozhodují, jakým způsobem přichází ke svému úsudku a jak řeší problémy, zvláště pokud jsou to problémy komplexní nebo k rozhodování chybí dostatek informací. Ve většině situací pracují tato pravidla správně, ale v určitých případech vedou k systematickým chybám nebo k zaujatému rozhodnutí. [17] => [18] => :Na ukázku: Lidé mohou mít sklony ochutnat dražší piva než ta levnější (za předpokladu, že tato dvě piva jsou stejné výchozí kvality nebo nepostrádají kvalitu a styl). Tento názor je platný, dokonce i když ceny a značky jsou zaměněny, předpoklad vysoké ceny na normální poměrně levné značce je dostatečným a lepším důvodem k jejímu vyzkoušení, než vyzkoušení piva, které je normálně dražší. Dochází tak k předsudku, že „cena implikuje kvalitu“ (viz termín [[Veblen good]]). [19] => [20] => Nejvíce prací zabývajících se heuristikou v rámci lidského rozhodování bylo iniciováno [[Amos Tversky|Amosem Tverskym]] a [[Daniel Kahneman|Danielem Kahnemanem]].Daniel Kahneman, Amos Tversky and Paul Slovic, eds. (1982) ''Judgement under Uncertainty: Heuristics & Biases''. Cambridge, UK, Cambridge University Press {{ISBN|0-521-28414-7}} Německý psycholog [[Gerd Gigerenzer]] se zaměřuje na to, jestli může být heuristika použita na vytváření soudů, které jsou v principu přesné, místo toho, aby produkovaly poznávací dovednosti – heuristiky, které jsou „rychlé a pohotové“.Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd, and the ABC Research Group (1999). ''Simple Heuristics That Make Us Smart''. Oxford, UK, Oxford University Press. {{ISBN|0-19-514381-7}} [21] => [22] => [23] => == Filozofie == [24] => Ve [[Filosofie|filozofii]], zvláště ve filosofii evropského kontinentu, je [[adjektivum]] '''„heuristický“''' (nebo jako označení '''„heuristický nástroj“''') používáno i v případě, když skutečnost X umožňuje porozumění či znalost skutečnosti Y. Dobrým příkladem je model, který nikdy není identický s tím, co předvádí, je pouze nástrojem, který umožní pochopit to, co modeluje. Příběhy, metafory apod. mohou být v tomto smyslu také označeny jako heuristické. Klasickým případem je představa [[utopie]] tak, jak je popsána v nejznámější práci [[Platón]]a, v Republice. To znamená, že „ideální město“, jak je popsáno v Republice, není představeno jako něco, co by mělo být následováno nebo presentováno, ale jako orientační bod pro rozvoj. Dokazuje, jak by věci měly být propojeny a jak by jedna věc měla vést k jiné (často s velmi problematickými následky), pokud si vybereme určité principy a rigorózně se jich budeme držet. [25] => [26] => „Heuristika“ je často používána jako [[podstatné jméno]], k popisu odhadu, procedury, metody atd., nebo například v kontextu vzniku specifické teorie (podívejte se na logiku objevů a filosofy jako [[Imre Lakatos|Lakatos]], [[Lindley Darden]] a dalších) [27] => [28] => == Právo == [29] => V [[právo|právní teorii]], zejména v teorii [[právo|práva]] a [[ekonomie]], je heuristika užívána v momentě, kdy by analýza jednotlivých případů byla nepraktická (do té míry, v jaké je nepraktický chápáno vládním tělesem).Gerd Gigerenzer and Christoph Engel, eds. (2007). ''Heuristics and the Law'', Cambridge, The MIT Press, {{ISBN|978-0-262-07275-5}} [30] => * Například, v mnoha státech [[Spojené státy americké|USA]] je zákonem daná věková hranice pro konzumaci alkoholu 21 let, protože se předpokládá, že lidé musí být dostatečně zralí, aby dokázali vykonat rozhodnutí týkající se konzumace [[alkoholický nápoj|alkoholu]] a s tím spojených rizik. Nicméně, věk, kdy jsou lidé považováni za dospělé, se liší. Věk 21 let může být příliš vysoký pro některé a příliš malý pro jiné. V tomto případě je tento konsensuální limit používán proto, že je nemožné či nepraktické určovat, zdali je konkrétní jedinec dostatečně dospělý, aby mu společnost mohla důvěřovat a svěřit odpovídající zodpovědnost. [31] => [32] => Byly navrhovány změny, které obsahovaly návrhy k absolvování vzdělávacího kursu o alkoholu namísto dosažení hranice 21. roku. V rámci politiky konzumace alkoholu mladistvými by mohla nastat situace, kdy by se společnost řídila modelem rozhodování případ od případu místo heuristického modelu. Dokončení takového kursu by bylo nejspíše dobrovolné a nebylo by jednotné napříč populací. [33] => [34] => Stejná argumentace se používá pro [[patentní právo]]. [[Patent]]y mají oprávnění v tom ohledu, že vynálezci potřebují být chráněni, aby mohli mít motivaci k vynalézání. Je tudíž v zájmu společnosti, aby měli vládou garantovaný, dočasný [[monopol]] na svůj produkt,a tak mohli získat svoji investici zpět a vytvářet po určitou dobu ekonomický [[zisk]]. V [[Spojené státy americké|USA]] je toto dočasné období vymezeno na 20 let od okamžiku, kdy byla uložena žádost přihlášení patentu. Ačkoliv [[monopol]] začíná až od okamžiku, kdy žádost dospěje v patent. Nicméně, podobně jako v případě uvedeném výše, by délka monopolu, který si každý patent vyžaduje, měla být různá pro každý produkt, aby byla efektivní. Hranice 20 let je používána proto, že je obtížné určit ji pro každý patent zvlášť. [35] => [36] => == Informatika == [37] => V [[informatika|informatice]] je heuristika postup, který nedává vždycky přesné řešení daného [[problém]]u, nezaručuje nalezení tohoto řešení v krátkém [[čas]]e nebo není použitelný pro všechny možné vstupy. Ve většině případů dává obyčejně dostatečně přesné řešení rychle, ale obecně takové tvrzení nelze dokázat. Použití heuristického algoritmu je často ospravedlněno neexistencí algoritmu lepšího. Použitelnost algoritmů závisí na velikosti dat a heuristický algoritmus použijeme, pokud data potřebné velikosti nelze zpracovat přesným algoritmem (anebo to není ekonomické). [38] => [39] => Pro optimalizační problémy [[aproximační algoritmus]] poskytuje na rozdíl od heuristického záruku na odchylku vypočteného řešení od optimálního řešení. Pro [[rozhodovací problém]]y dovoluje [[pravděpodobnostní algoritmus]] na rozdíl od heuristického určit pravděpodobnost chyby. Pro prohledávací problémy, kde hledáme jedno řešení, může dobrá heuristika poradit pořadí prohledávání, tím zkrátit čas výpočtu, tj. nalezení prvního řešení. [40] => [41] => === Heuristický algoritmus === [42] => {{Viz též|Heuristické algoritmy}} [43] => Počítačová věda má dva hlavní cíle. Prvním je nalézt algoritmus výpočtu, který nalezne výsledek v čase, který je použitelný. Druhým cílem je nalézt algoritmus, který poskytuje výsledek použitelné kvality. Heuristický algoritmus pomáhá ke splnění obou těchto cílů. Obvykle v relativně krátké době nalezne dostatečné přesné řešení, neexistují ale žádné záruky, že to tak musí být vždy. [44] => [45] => U heuristického algoritmu lze obvykle připravit takovou množinu vstupních údajů, na kterých heuristika nefunguje. S takovými daty si algoritmus nedokáže buď vůbec poradit, nebo se čas nutný k výpočtu prudce zvýší, nebo jsou výsledky zcela nepoužitelné. V praktickém životě je ale výskyt takových vstupních údajů téměř vyloučen, proto se heuristické algoritmy používají pro řešení úloh velmi často. Pokud použití heuristiky nedá dobré výsledky, lze použít [[metaheuristika|metaheuristiku]], například [[restart]] nebo [[Randomizace|randomizaci]]. V rámci jednoho algoritmu lze kombinovat několik heuristik. [46] => [47] => Typickým problémem řešeným heuristickým algoritmem je [[Problém obchodního cestujícího]] a jiné [[NP-úplnost|NP-úplné]] úlohy. [48] => [49] => V některých případech může být konkrétní heuristika vhodná jen pro určitý typ vstupních dat, např. pouze pro rovinné grafy, i když vstupem mohou být libovolné grafy. [50] => [51] => == Související články == [52] => * [[NP-úplnost]] [53] => * [[Algoritmus]] [54] => * [[Heuristické algoritmy]] [55] => * [[Historiografie#Metody zkoumání]] [56] => [57] => == Externí odkazy == [58] => * {{commonscat}} [59] => * {{TDKIV}} [60] => * [https://web.archive.org/web/20020216093049/http://www.geocities.com/francorbusetti/index.html Heuristics and artificial intelligence in finance and investment] – The use of heuristics and AI techniques in finance and investment. [61] => * [http://niquette.com/books/sophmag/heurist.htm “Discovering Assumptions”] by Paul Niquette - Highly recommended [62] => [63] => == Reference == [64] => {{Překlad|en|Heuristic|209788850}} [65] => [66] => {{Autoritní data}} [67] => [68] => [[Kategorie:Heuristiky| ]] [69] => [[Kategorie:Metody řešení problémů]] [] => )
good wiki

Heuristika

More about us

About

Expert Team

Vivamus eget neque lacus. Pellentesque egauris ex.

Award winning agency

Lorem ipsum, dolor sit amet consectetur elitorceat .

10 Year Exp.

Pellen tesque eget, mauris lorem iupsum neque lacus.

You might be interested in

,'právo','NP-úplnost','Spojené státy americké','monopol','Randomizace','Amos Tversky','zkušenost','George Pólya','pravděpodobnostní algoritmus','psychologie','aproximační algoritmus','Veblen good'

Monopol

NP-úplnost

Právo

Psychologie

Randomizace

Zkušenost