miércoles, 13 de abril de 2016

Metodologia Heuristica



  1. HEURÍSTICA
Ciencia que estudia los procesos de decisión respecto a un campo de conocimiento concreto, como son las estrategias cognitivas. Su contrapartida formal en computación es el algoritmo. La palabra heurística proviene de la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Por heurística entendemos una estrategia, método, criterio o truco usado para hacer más sencilla la solución de problemas difíciles. El conocimiento heurístico es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos. En este caso el adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Debido a la existencia de algunos problemas importantes con un gran interés práctico difíciles de resolver, comienzan a surgir algoritmos capaces de ofrecer posibles soluciones que aunque no consiguen el resultado óptimo, si que se acercan en un tiempo de cálculo razonable. Estos algoritmos están basados en el conocimiento heurístico y por lo tanto reciben el nombre de algoritmos heurísticos. Por lo general, los algoritmos heurísticos encuentran buenas soluciones, aunque a veces no hay pruebas de que la solución pueda hallarse en un tiempo razonablemente corto o incluso de que no pueda ser errónea. Frecuentemente pueden encontrarse casos particulares del problema en los que la heurística obtendrá resultados muy malos o que tarde demasiado en encontrar una solución. Un método heurístico es un conjunto de pasos que deben realizarse para identificar en el menor tiempo posible una solución de alta calidad para un determinado problema. Al principio esta forma de resolver problemas no fue bien vista en los círculos académicos, debido fundamentalmente a su escaso rigor matemático. Sin embargo, gracias a su interés práctico para solucionar problemas reales fue abriendo poco a poco las puertas de los métodos heurísticos, sobre todo a partir de los años 60. Actualmente las versiones matemáticas de métodos heurísticos están creciendo en su rango de aplicaciones, así como en su variedad de enfoques. Nuevas técnicas heurísticas son utilizadas a diario por científicos de computación, investigadores operativos y profesionales, para resolver problemas que antes eran demasiado complejos o grandes para las anteriores generaciones de este tipo de algoritmos.


METODO HEURÍSTICO 

 Se basa en la utilización de reglas empíricas para llegar a una solución. El método heurístico conocido como “IDEAL”, formulado por Bransford y Stein (1984), incluye cinco pasos:
Identificar el problema;
definir y presentar el problema;
explorar las estrategias viables;
 avanzar en las estrategias;
 y lograr la solución y volver para evaluar los efectos de las actividades (Bransford & Stein, 1984).
El matemático Polya (1957) también formuló un método heurístico para resolver problemas que se aproxima mucho al ciclo utilizado para programar computadores. A lo largo de este curso se utilizará este método propuesto por Polya. Según Polya (1957), cuando se resuelven problemas, intervienen cuatro operaciones mentales:
1. Entender el problema
2. Trazar un plan
3. Ejecutar el plan (resolver)
4. Revisar
Sin embargo, es importante notar que estas son flexibles y no una simple lista de pasos como a menudo se plantea en muchos de esos textos (Wilson, Fernández & Hadaway, 1993). Cuando estas etapas se siguen como un modelo lineal, resulta contraproducente para cualquier actividad encaminada a resolver problemas.
1. COMPRENDER EL PROBLEMA. Leer el problema varias veces Establecer los datos del problema Aclarar lo que se va a resolver (¿Cuál es la pregunta?) Precisar el resultado que se desea lograr Determinar la incógnita del problema Organizar la información Agrupar los datos en categorías Trazar una figura o diagrama.
2. HACER EL PLAN. Escoger y decidir las operaciones a efectuar. Eliminar los datos inútiles. Descomponer el problema en otros más pequeños.
3. EJECUTAR EL PLAN (Resolver). Ejecutar en detalle cada operación. Simplificar antes de calcular. Realizar un dibujo o diagrama.
4. ANALIZAR LA SOLUCIÓN (Revisar). Dar una respuesta completa Hallar el mismo resultado de otra manera. Verificar por apreciación que la respuesta es adecuada. 


 Como se aplica el método heurístico 

Como disciplina científica, la heurística es aplicable a cualquier ciencia e incluye la elaboración de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que faciliten la búsqueda de vías de solución a problemas; o sea, para resolver tareas de cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algorítmico de solución. Según Horst Müler: Los Procedimientos Heurísticos son formas de trabajo y de pensamiento que apoyan la realización consciente de actividades mentales exigentes. Los Procedimientos Heurísticos como Método científico pueden dividirse en principios, reglas y estrategias.
Principios Heurísticos: constituyen sugerencias para encontrar (directamente) la idea de solución; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los medios y la vía de solución. Dentro de estos principios se destacan la analogía y la reducción.
 Reglas Heurísticas: actúan como impulsos generales dentro del proceso de búsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los problemas. Las Reglas Heurísticas que más se emplean son: * Separar lo dado de lo buscado. * Representar magnitudes dadas y buscadas con variables. * Determinar si se tienen fórmulas adecuadas. * Utilizar números (estructuras más simples) en lugar de datos. * Reformular el problema.
Estrategias Heurísticas: se comportan como recursos organizativos del proceso de resolución, que contribuyen especialmente a determinar la vía de solución del problema abordado. Existen dos estrategias: o El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que han de conducir a la solución del problema. o El trabajo hacia atrás: se examina primeramente lo que se busca y, apoyándose de los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados intermedios de lo que se puede deducir lo buscado, hasta llegar a los dados.

miércoles, 30 de marzo de 2016



Modelo a utilizar en proyecto

En ingenieria del software el desarrollo en cascada, también llamado modelo en cascada (denominado así por la posición de las fases en el desarrollo de esta, que parecen caer en cascada “por gravedad” hacia las siguientes fases), es el enfoque metodológico que ordena rigurosamente las etapas del proceso para el desarrollo del software, de tal forma que el inicio de cada etapa debe esperar a la finalización de la etapa anterior. Al final de cada etapa, el modelo está diseñado para llevar a cabo una revisión final, que se encarga de determinar si el proyecto está listo para avanzar a la siguiente fase. Este modelo fue el primero en originarse y es la base de todos los demás modelos de ciclo de vida.

La versión original fue propuesta por Winston W. Royce en 1970 y posteriormente revisada por Barry Boehm en 1980 e Ian Sommerville en 1985.

Un ejemplo de una metodología de desarrollo en cascada es:

1. Análisis de requisitos.

2. Diseño del Sistema.

3. Diseño del Programa.

4. Codificación.

5. Pruebas.

6. Verificación.

7. Mantenimiento.

De esta forma, cualquier error de diseño detectado en la etapa de prueba conduce necesariamente al rediseño y nueva programación del código afectado, aumentando los costos del desarrollo. La palabra cascada sugiere, mediante la metáfora de la fuerza de la gravedad, el esfuerzo necesario para introducir un cambio en las fases más avanzadas de un proyecto.



Si bien ha sido ampliamente criticado desde el ámbito académico y la industria, sigue siendo el paradigma más seguido al día de hoy



Programa Nacional en Informática
 Proyecto Socio-Tecnológico II
Caso: E.B Dr: “Carlos Barazarte”

¿Porque implementar este modelo?

Este modelo es el mas adecuado para su implementación debido a que cada uno de los pasos que engloban al mismo son puestos en practica en el Proyecto Socio Tecnologico II. Dichos pasos se implementan de la siguiente manera:

Requisitos: Nos dirigimos a la institución para recolectar la informacion necesaria, utilizando tecnicas de recoleccion de datos como : la observacion directa (para diagnisticar el estado de la institucion, y las debilidades que presentaban los alumnos.) 

Diseño: De acuerdo a las debilidades identificadas en la institución (problemas en lectura y ortograficos en los alumnos de 4to grado ), se tomo la decision de implementar el software de castellano y literatura, realizando prototipos del diseño del software con los contenidos obtenidos previamente.

Implementacion:  En este paso es donde se implementará el software en la institución, permitiedo que los alumnos interactuen con el.

Verificación:  Se verifica el correcto funcionamiento del software, a través de diversas pruebas.

Mantenimiento: Una vez verificado el software , se ve si es necesario realizar un mantenimiento para asi mejorar la calidad del mismo agregando contenido o modificandolo.




Integrantes:
Gudiño Cesar
Hernandez Germary
Jesús Piña