(一)算法
算法策略就是在問題空間中隨機(jī)搜索所有可能的解決問題的方法，直到選擇一種有效的方法解決問題。換句話說，算法策略就是逐個(gè)嘗試解決問題的方法，最終找到解決問題的答案。
(二)啟發(fā)法
啟發(fā)法是人根據(jù)一定的經(jīng)驗(yàn)，在問題空間內(nèi)較少地搜索，以達(dá)到問題解決的一種方法。啟發(fā)法不能保證問題解決的成功，但這種方法比較省力。它有以下幾種策略：
1．手段——目的分析。是將需要達(dá)到問題的目標(biāo)狀態(tài)分成若干子目標(biāo)，通過實(shí)現(xiàn)一系列的子目標(biāo)最終達(dá)到總的目標(biāo)。它的基本步驟是：①比較初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)，提出第一個(gè)子目標(biāo)；②找出完成第一個(gè)子目標(biāo)的方法或操作；③實(shí)現(xiàn)子目標(biāo)；④提出新的子目標(biāo)。如此循環(huán)往復(fù)，直至問題解決。
2．逆向搜索。是從問題的目標(biāo)狀態(tài)開始搜索直至找到通往初始狀態(tài)的通路或方法。例如，人們要去城市的某個(gè)地方，往往是在地圖上先找到目的地，然后查找一條從目的地退回到出發(fā)點(diǎn)的路線。
3．爬山法。采用一定的方法逐步降低初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)的距離，以達(dá)到問題解決的一種方法。這就好像登山者，為了登上山峰，需要從山腳一步一步登上山峰一樣。
爬山法與手段——目標(biāo)的分析法的不同在于，后者包括有時(shí)人們?yōu)榱诉_(dá)到目的，不得不暫時(shí)擴(kuò)大目標(biāo)狀態(tài)與初始狀態(tài)的差異，以利于達(dá)到最終目的的一種情景。
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