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问题解决的策略

问题解决的策略包括算法策略和启发式策略两类。

1.算法策略

算法策略是把所有能够解决问题的方法都一一加以尝试，最终找到解决问题答案的策略。

2.启发式策略

启发式策略是运用已有的经验，在问题空间内只做少量的搜索就能解决问题的策略。它又包括：

 （1）手段——目的分析

把需要达到的问题的目标状态分成若干子目标，通过实现一系列的子目标最终达到总目标的策略。例如：河内塔问题，问题行为图。

（2）逆向搜索

逆向搜索是从问题的目标状态开始搜索，直至找到通往初始状态的通路或方法。例如：几何问题的反证法。

（3）爬山法

爬山法是采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离，以达到问题解决的一种方法。该方法的缺点就是容易把较佳的方案当成最好的方案。例如：确定新药的有效药剂量。

（4）选择性搜索

选择性搜索是在解决问题时，根据已知的信息和某些有关规则，选择问题解决的突破口，并从突破中获得更多信息，以便进一步搜索，直到解决问题。选择性搜索在解决问题时是一种很有效的策略，因为这种方法是从已知条件中搜索出更能接近问题解决答案的方法，从而消除了大量的盲目尝试。例如：根据所给条件解数学题。

（5）类比迁移策略

类比迁移策略是指把个体先前解决问题的经验应用到解决新问题上的策略，这是解决不熟悉问题的一种主要策略。类比迁移策略中有两类事物有助于问题解决：基础相似物和目标相似物。该方法的缺点是可能受到定势的影响，导致尝试多次也无法解决问题。例如：把解决“将军问题”的方法用到解决“肿瘤问题”上，详见梁宁建的《心理学导论》。

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