· probleemi lahendamise formalismi järgi (millel otsitakse, "füüsiline tase") - nt otsing tabelil, puul, orienteeritud/orienteerimata graafil, ja/või graafil, kaalutud/kaalumata graafil, automaadil, Markovi ahelal ja nii edasi, · otsingu eesmärgipüstituse järgi nt graafi puhul: leida lühim tee graafi ühest tipust teise tipuni, ühest tipust kõikide tippudeni, kõikidest tippudest kõikide tippudeni, · selle järgi, kas kasutatakse otsingu heuristikaid 57. Dijkstra algoritm, selle rakendused, efektiivsus. Dijkstra algoritm on näide heast otsingu algoritmist orienteeritud kaalutud graafil.Algoritm ei kasuta heuristilist infot ja leiab lühima tee ühest tipust kõikide tippudeni. 58. Heuristiline otsing, selle eelised ja puudused. Heuristilise otsingu puhul kasutatakse lisainfot otsingu suunamiseks. Näiteks, kui otsitakse kaardil
saavutamiseks 3. Inimene omab täiuslikku infot teab kõiki valikuvariante ning kui hästi igaüks neist tema eesmärkidega kokku sobib 4. Inimene valib selle mis tema kasumit maksimeerib Sotsioloogiline lähenemine 1. Majandusprotsessid on mähkunud teistesse sotsiaalsetesse protsessidesse 2. Inimesed pole ratsionaalsed, ei suuda langetada parimat otsust süstemaatilised, otsuse langetamisel kasutatakse heuristikaid (lihtsustavad rusikareeglid) 3. Inimesed ei püüa alati kasumit maksimeerida, see on kapitalismile omane Sotsiaalne ebavõrdsus Sotsiaalne struktuur erinevatesse kategooriatesse kuuluvate inimeste sagedus ühiskonnas Blau sots struktuuril on 2 dimensiooni: 1. Sotsiaalne diferentseerumine inimeste vahelised erinevused, mis ei sea osasid teistega võrreldes paremasse olukorda 2
o püstitatakse alaeesmärk selle erinevuse vähendamiseks o valitakse operaator mis lahendab selle alaeesmärgi - Tagasipöördumise vältimine – hoidutakse pöördumast tagasi juba kord läbitud staadiumi (astmele). See on probleemi valdkonnast sõltumatu strateegia - Lühimate lahendusteede eelistamisel valitakse eesmärgi saavutamiseks lühimad astmed. See on samuti valdkonnast sõltumatu strateegia. Valdkonnast sõltumatuid heuristikaid kasutatakse rohkem probleemi lahendamise algjärgus, kui puudub eelnev kogemus. - Kogemuse kasvades hakatakse kasutama alaeesmärkide püstitamist mis on eduka lahenduse jaoks väga oluline, nt sõltub eelnevast kogemusest Probleemiruumi teooria tugevad küljed Normatiivne probleemide lahendamise teooria - See võimaldab määratleda probleemi struktuuri idealiseeritud kujul ja määratleda nii probleemi parima lahenduse
vahelistest seostest olemasolev struktuur ja alles seejärel asuda uute seoste (uue struktuuri) konstrueerimisele. Lahendusplaan on reeglina hierarhiline (eesmärgile jõudmiseks tuleb läbida terve rida kohustuslikke lahendusetappe). Probleemi lahendamist võib vaadata kui probleemi algseisu samm- sammulist transformeerimist (ümber kujundamist) lõppseisuks ehk lahenduseks. Probleemi transformeerimine võib olla paljuastmeline. Lahenduse loomisel kasutatakse algoritme ja heuristikaid. Algoritmid on probleemide lahendamise süstemaatilised protseduurid, mille õige rakendamine viib igal juhul lahendusele. Heuristikad on probleemide lahendamise strateegiad, mis võivad suurendada lahendusele jõudmise tõenäosust, ent ei garanteeri seejuures õiget lahendust. Kasutatakse esinduslikkuse (ehk kohase analoogia) heuristikat, kättesaadavuse (ehk ilmnemise tõenäosuse) heuristikat, vahendite ja eesmärkide analüüsi heuristikat (ehk analüüsi alustamist lõpust alguse suunas)
annaabi.ee 
