La resolución de los problemas consta de 5 etapas que garantizan la llegada correcta a la solución: identificación del problema, planteamiento de alternativas de solución, elección de una alternativa de solución, elección de una alternativa, desarrollo de la solución y evaluación de esta.
Identificación del problema
La identificación del problema es una fase muy importante en la metodología, pues de ella depende el desarrollo posterior en busca de la solución. Un problema bien delimitado es una gran ayuda para que el proceso general avance bien; un problema mal definido provocará desvíos conceptuales que serán difíciles de remediar posteriormente. En esta etapa es fundamental el análisis de la información inicial (entrada) con el fin de distinguir los datos pertinentes de los que no lo son, de manera que se pueda elegir la configuración más conveniente respecto a las soluciones posibles. También deben definirse los datos de salida que garanticen la continuidad del proceso para que sea más fácil eliminar las expectativas negativas.
Planteamiento de alternativas de solución
Después de la definición del problema y del análisis de los datos de entrada, el proceso continúa con el análisis de las alternativas de solución. Por lo general, la solución de un problema puede alcanzarse por distintas vías. Es útil tratar de plantear la mayor cantidad de alternativas posibles de solución, pues de esta forma las probabilidades aumentan a favor de encontrar la vía correcta. Se debe destacar que no es conveniente extender demasiado el número de alternativas, pues si el número de éstas es demasiado alto, se presentará una mayor dificultad para elegir la mejor de todas, que es en definitiva el objetivo del proceso.
Elección de una alternativa
Después de tener todo el repertorio de alternativas, es necesario pasar a otra etapa: la elección de la mejor entre todas las posibilidades. Esta fase es muy importante porque de la elección realizada depende el avance final hasta la solución. La orientación hacia delante supone la irreversibilidad si la decisión es acertada o una “reversibilidad costosa”, pues si la decisión no es acertada, es necesario retroceder, lo que afecta la “optimidad” del proceso.
Desarrollo de solución
Después de decidir cuál es la mejor alternativa de todas, se llega a la etapa de la solución. En esta fase, a partir de los datos relacionados con la alternativa seleccionada, se aplican las operaciones necesarias para solucionar el problema. La selección de los procesos también debe ser determinada en función de la optimidad, es decir, las operaciones deben llegar a la solución por el camino más corto para garantizar la mayor eficiencia en el funcionamiento. Si la alternativa es la óptima, llevará a la solución deseada que fue prevista en la identificación del problema.
Evaluación de la solución
Luego de haber desarrollado la solución queda aún una etapa, que es la evaluación. En los procesos industriales a este procedimiento se le llama control de la calidad y consiste en determinar que la solución obtenida es lo que esperaba conseguir comprobando que el resultado sea correcto. En esta fase se deben “pulir” los procesos ya realizados y tratar de llevarlos a un grado mayor de optimidad, pues el algoritmo más eficiente en la solución de un problema es el que llega a su objetivo final con la mayor economía de procedimientos que sea posible.
El diccionario de la Real Academia Española define problema como un “conjunto de hechos o circunstancias que dificultan la consecución de algún fin. Proposición dirigida a averiguar el modo de obtener un resultado cuando ciertos datos son conocidos”.
Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones o pasos que sirven para ejecutar una tarea o resolver un problema. La palabra algoritmo deriva del nombre del matemático árabe Al-Khwarizmi, que vivió entre los siglos VII y VIII.
De un modo más formal, un algoritmo es una secuencia finita de instrucciones realizables, no ambiguas, cuya ejecución conduce a una resolución de un problema.
El algoritmo nos da la solución genérica a un problema y lo podremos emplear todas las veces que se nos presente ese mismo problema, por ejemplo: el algoritmo de la división es genérico e independiente de los números que tengamos que dividir.
Una vez descubierto un algoritmo para efectuar una tarea, la realización de ésta ya no requiere entender los principios en que se basa dicho algoritmo, pues el proceso se reduce a seguir las instrucciones del mismo. Por ejemplo, podemos hacer una división siguiendo el algoritmo sin entender por qué funciona el algoritmo. La inteligencia requerida para llevar a cabo la tarea está codificada en el algoritmo.
Un algoritmo puede ser escrito en lenguaje natural, pero esta descripción puede ser ambigua, por lo que se utilizan diferentes métodos de representación, que permiten evitar dicha ambigüedad y al mismo tiempo que sean fácilmente codificables.Los métodos más usuales para la representación de algoritmos son:
·Descripción narrada
·Diagrama de flujo
·Pseudocódigo
DESCRIPCIÓN NARRADA
Es la forma más sencilla de describir o expresar un algoritmo. Consiste en hacer un relato de la solución en lenguaje natural. Por ejemplo:
Algoritmo (en descripción narrada) para calcular la suma de 2 números:
1. Obtener los 2 números a sumar.
2. Sumar los números.
3. Mostrar el resultado.
El uso del lenguaje natural provoca frecuentemente que la descripción sea imprecisa y poco confiable, por lo que este tipo de representación no es recomendable.
DIAGRAMA DE FLUJO
Es la representación gráfica de un algoritmo. Utiliza símbolos normalizados, con los pasos del algoritmo escritos en el símbolo adecuado y los símbolos unidos por flechas, denominadas “líneas de flujo”, que indican el orden en que los pasos deben ser ejecutados.
PSEUDOCÓDIGO
El pseudocódigo en un lenguaje de especificación de algoritmos que utiliza palabras reservadas y exige la indentación, o sea, sangría en el margen izquierdo de algunas líneas. Se concibió para superar las dos principales desventajas de los diagramas de flujo: lento de crear y difícil de modificar sin un nuevo proceso de redibujo. Es una herramienta muy efectiva para el seguimiento de la lógica de un algoritmo y para transformar con facilidad los algoritmos a programas.
En el ámbito de las computadoras, los algoritmos se expresan como programas. Los programas son algoritmos codificados con un lenguaje no ambiguo cuya sintaxis y semántica "entiende" la computadora.
Así pues, si queremos que una computadora efectúe una tarea, primero debemos descubrir un algoritmo para llevarla a cabo; programar el algoritmo en la máquina consiste en representar ese algoritmo de modoque se pueda comunicar a una máquina. En otras palabras, debemos transformar el algoritmo conceptual en un conjunto de instrucciones y representar estas últimas en un lenguaje sin ambigüedad.
Características de los Algoritmos:
Las características fundamentales que debe cumplir todo algoritmo son:
·Un algoritmo debe ser preciso e indicar el orden de realización de cada paso.
·Un algoritmo debe estar definido. Si se sigue un algoritmo dos veces, se debe obtener el mismo resultado cada vez.
·Un algoritmo debe ser finito. Si se sigue un algoritmo se debe terminar en algún momento o sea, debe ner un número finito de pasos.
