Heurísiticas para la solución de problemas

La inteligencia, en el criterio de Sánchez descrito en el artículo publicado el año 2002 titulado “Los sistemas inteligentes de transporte”, entendida como algo privativo de los seres humanos y que comprende aspectos tales como razonar, descubrir significados, generalizar o aprender de experiencias pasadas, da paso a un sentido anglosajón, más mecanicista, cuando con dicho calificativo se designa la incorporación a un sistema o a un elemento de componentes informáticos, de equipos de control y de comunicaciones, que proporcionan un cierto nivel de conocimiento a objetos inanimados, a través de medios de captación, de transmisión y de procesamiento de datos que pueden conducir a sistemas expertos e inteligencia artificial. Fayyard y sus colegas, en el libro publicado el año 1996 titulado “Avances en descubrimiento del conocimiento y minería de datos”, complementan mencionando que los sistemas inteligentes constituyen procedimientos capaces de encontrar patrones y descubrir relaciones entre grandes conjuntos de datos. Las redes neuronales, la lógica difusa, los algoritmos evolutivos, la búsqueda tabú, la cristalización simulada son algunas técnicas que han probado ya su eficacia en la explotación de datos, en el descubrimiento de conocimiento y en la solución de problemas combinatorios difíciles en diferentes campos técnicos y científicos.

En palabras de Marino y Rodríguez, en el artículo publicado el año 2009 con el título “Un estudio exploratorio sobre heurísticas en estudiantes de un curso de matemática de nivel pre-universitario”, en general hay acuerdo en considerar que la formación del sujeto debería ser flexible como para que éste sea capaz de enfrentarse a tareas nuevas, que sean desafiantes y más cercanas al tipo de actividad profesional que eventualmente tendrá que desarrollar. Uno de los referentes en la línea de resolución de problemas, que se menciona en muchas obras como el principal referente, ha sido George Polya, con el libro escrito el año 1945 titulado “Como plantear y resolver problemas”, en el que propone un modelo para el proceso de resolución de problemas y una sistematización interesante de las fases y las heurísticas útiles en dicho proceso; constituyó el primer trabajo en establecer una relación entre la resolución de problemas y la heurística con la enseñanza. El modelo planteado por Polya establece que las fases en el proceso de resolución de problemas son: Comprender el problema, concebir un plan, ejecutar el plan y examinar la respuesta obtenida. En esta corriente la noción de problema es de central importancia. Por ello la mayoría de los investigadores que trabajan en esta línea han dedicado esfuerzo a precisar cómo la conciben. Entre las diversas definiciones algunas tienden a caracterizar a los problemas por oposición a los ejercicios rutinarios.

Según Telfar, en el libro publicado el año 1994 titulado “Heurísticas generales aplicables para la optimización global”, las heurísticas constituyen métodos sencillos que proporcionan soluciones satisfactorias a un problema dado mediante algoritmos específicos con procedimientos tales como los métodos constructivos, de mejora local o combinación de ambos. Estas técnicas explotan las características propias de un problema para buscar soluciones satisfactorias. Telfar denomina a las heurísticas como “algoritmos a medida”, no siendo aprovechables para un problema diferente al que fue diseñado. En palabras de Yepes Piqueras, en la tesis doctoral escrita el año 2002 titulada “Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW”, dada la dificultad práctica para resolver importantes problemas combinatorios, comenzaron a proliferar algoritmos que proporcionaban soluciones factibles que, aunque no optimizaban la función objetivo, se acercaban al valor óptimo en un tiempo de cálculo razonable, ofreciendo soluciones de gran interés práctico. Estos métodos, diseñados específicamente en cada caso, y que ofrecen opciones satisfactorias, resolviendo los problemas complejos con una rapidez adecuada, han abundado en la literatura científica en las últimas cuatro décadas. Este tipo de algoritmos de aproximación se denominan heurísticas. Consisten en un conjunto bien definido de pasos que identifican con un esfuerzo de cálculo razonable una solución satisfactoria para un problema determinado. Zanakis y Evans, en el artículo escrito el año 1981 titulado “Optimización heurística: Por qué, cómo y cuándo usarla”, definen la heurística como “procedimientos simples, a menudo basados en el sentido común, que se supone ofrecerán una buena solución, aunque no necesariamente la óptima, a problemas difíciles, de una manera bastante fácil y rápida”.