Diseño de Algoritmos

¿Qué es un algoritmo?

Es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típica mente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución.

Características de los algoritmos.

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 de tener un número finito de pasos.

La definición de un algoritmo debe describir tres partes: Entrada, Proceso y Salida. En el algoritmo citado anteriormente se tendrá:

Entrada ingredientes y utensilios empleados.

Proceso elaboración de la receta de cocina.

Salida terminación del plato (por ejemplo, cordero).

Un algoritmo exige que se tengan varias propiedades importantes: Los pasos de un algoritmo deben ser simples y exentos de ambigüedades (diferentes significados), deben seguir un orden cuidadosamente prescrito, deben ser efectivos y deben de resolver el problema en un número finito de pasos.

Fases de la metodología de la solución de problemas.

1. Identificación del problema La identificación del problema es una fase muy importante en la metodología, pues de ella depende el desarrollo anterior 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.

2. 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.

3. 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 onerosa", pues si la decisión no es acertada, es necesario retroceder, lo que afecta la "optimidad" del proceso.

4. Desarrollo de la 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.

5. 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 se 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 optimalidad, 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. A continuación, puedes observar un ejemplo de la aplicación de la metodología a la solución de un problema simple. Es importante saber que los problemas complejos también se resuelven con esta estructura.