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    启发法 - 维基百科，自由的百科全书

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    启发式算法 (Heuristic Algorithms) - 范叶亮 | Leo Van

    WebApr 5, 2019 · 启发式算法 (Heuristic Algorithms) 是相对于最优算法提出的。. 一个问题的最优算法是指求得该问题每个实例的最优解. 启发式算法可以 …

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    • X-MOL科学知识平台
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      启发式简史：启发式研究是如何演变的？ - X-MOL

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      什么是启发式以及为什么启发式在业务中很重要 - FourWeekMBA

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      启发式教学 - MBA智库百科

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      什么是启发式方法?
      启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。 其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。 简介 启发式 解决问题的方法是与算法相对立的。 算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的 问题空间 内，花费大量的时间和精力才能求得答案。 启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。 但由于这种方法具有尝试错误的特点，所以也有失败的可能性。 科学家的许多重大发现，常常是利用极为简单的 启发式规则 。 认知心理学的 信息加工理论 认为，启发式是人类思维解决问题的重要方法。 在人工智能中常用启发式设计计算机程序，模拟人类解决问题的思维活动。

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      什么是代表性启发法?
      1、代表性启发法：人们估计事件发生的概率时，受它与其所属总体的基本特征相似程度的影响。 2、易得性启发法：指倾向于根据事件或者现象在记忆中获得的难易程度来评估其概率的现象。 问题：估计上表中男性多还是女性多？

      《普通心理学》第七章 思维～20200531 - 简书

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      什么是可得性启发式?
      可得性启发式是指人们会将自己首先想到的东西作为判断的依据。 如果你想到的是火车更舒服，可以买卧铺，那么你很有可能会选择坐火车；但如果你想到最近出现了好几场火车事故，那么你将更有可能决定去做飞机。 但是事实上，你根本不知道火车和飞机哪一个事故的概率更高，你只是依照首先出现在你脑海里的事情做出的判断。 代表性启发式 如果一个人热衷于香薰、灵修和瑜伽，那么她更有可能是一个老师还是一位心理治疗师？ 如果你的选择是心理治疗师，那么这个时候你可能在用代表性启发式。 代表性启发式是指人们会将眼前的状况与最具代表性的心理原型进行比较来作决策。 但是，这种决策并非总是符合现实状况的。

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      启发式解法有什么优势?
      Sequential adjustment则是先给出钻石的大小，给定一个底价，再根据颜色品质进行调整，如果高于平均水平则加价；低于平均水平则减价， 这种顺序呈现属性的评估方法会比一下子把两个属性都呈现给被试进行估价要更为准确。 从上述例子可以看出，启发式的解法对于传统的，较为复杂的决策模型来说确实更为简单效率，而且也能处理很多生活中常见的问题，因此在问题解决和决策领域是非常具有前景的，对于拓宽心理学的应用价值也具有很大的意义~

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