Heuristiikkamenetelmiä

Heuristiikkamenetelmät ovat ongelmanratkaisussa, päätöksenteossa ja oppimisessa käytettyjä keinoja, jotka perustuvat käytännön sääntöihin, oivaltaviin arvauksiin tai intuitiivisiin johtopäätöksiin sen sijaan, että ne perustuisi tarkkoihin ja täydellisiin algoritmeihin. Niiden tavoitteena on löytää hyviä, usein riittävän laadukkaita ratkaisuja nopeasti, erityisesti suurissa tai monimutkaisissa ongelmissa, joissa täydellinen ratkaisu olisi käytännössä saavuttamattomissa.

Etuna on nopeus, skaalautuvuus ja joustavuus. Haittapuolena on epävarmuus lopullisen optimaalisuuden suhteen: heuristiikat eivät takaa parasta mahdollista ratkaisua, eivätkä ne välttämättä löydä kaikkia mahdollisuuksia. Lisäksi soveltuvuus riippuu ongelman rakenteesta.

Tyypillisiä esimerkkejä ovat yksinkertaiset säännöt, koulutetut arviot ja yksinkertaistukset, jotka nopeuttavat päätöksentekoa tai etsintää. Tekoälyssä ja tietojenkäsittelytieteessä heuristiikat ohjaavat hakua: esimerkiksi A*-haussa arviointifunktio (heuristiikka) antaa arvion siitä, kuinka kaukana tavoite on. Optimoinnissa käytetään myös konstruktio- ja lähestymistapoja sekä paikallishakua; laajempaa luokkaa edustavat metaheuristiikat kuten simuloitu annealing ja geneettiset algoritmit, jotka ohjaavat useita perusheuristiikkoja ja soveltuvat monimutkaisiin ongelmiin.

Termi heuristiikka juontuu kreikkalaisesta heuriskein, “löytää”, ja sitä on sovellettu sekä tietojenkäsittelyyn että psykologian tutkimukseen. On tärkeää arvioida heuristiikan soveltuvuus ja tiedostaa siihen liittyvä epävarmuus.

---