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Programacion Diagrama de Flujo


Enviado por   •  27 de Marzo de 2014  •  1.230 Palabras (5 Páginas)  •  319 Visitas

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-Fase en la solución de un problema

La resolución de problemas consta de cinco etapas que garantizan una llegada correcta a la solución: Identificación del problema, planteamiento de alternativas de solución, elección de una alternativa, desarrollo de la solución y evaluación de la solución.

1. Identificación del problema

La identificación del problema es una fase muy importante de la metodología pues de ella depende el desarrollo ulterior en busca de la solución. Un problema bien delimitado es una gran ayuda para que el proceso general avance bien; un problema mal definido provocara desvíos conceptuales que serán difíciles de remediar posteriormente.

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 posibilidades aumentan a favor de encontrar la vía correcta.

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 del avance final hasta la solución

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, partir de los datos relacionados con la alternativa seleccionada, se aplican las operaciones necesarias para solucionar el problema.

5. Evaluación de la solución

Luego de haber desarrollado la solución queda aún una etapa, que es la de evaluación, en los procesos industriales a este procedimiento se le llama “control de calidad” y consiste en determinar que la solución obtenida es lo que se esperaba conseguir comprobando que el resultado sea correcto.

Ejemplo:

Planteamiento: Si 2 refrescos cuestan $19.50 ¿Cuántos podemos comprar con $78.00?

• Identificación del problema. ¿Cuántos refrescos se pueden comprar?

• Entrada:

- Costo de 2 refrescos = $19.50

- Cantidad de dinero con que se cuenta = $78.00

• Salida:

- Total de refrescos que se pueden comprar con = $78.00

Planteamiento de alternativas de solución. Se plantean todas las posibles formas que existen para obtener el resultado.

Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3

78/19.5 = 4

4*2 = 8

19.50/2 = 9.75

78/9.75 = 8

19.50 = 2

19.50 = 2

19.50 = 2

19.50 = 2 Total 8

Elección de una alternativa. Se la alternativa que se considere más compleja, sencilla o mejor, según las necesidades o el criterio de elección.

Alternativa 01

78/19.5 = 4

4*2 = 8

Desarrollo de la solución. Se escriben los pasos (algoritmo) que habrán de seguirse para obtener el resultado.

1.- Inicio Entradas

2.- Obtener el precio de los refrescos 2 = 19.50

$78.00

3.- Obtener la cantidad de dinero con que se cuenta.

4.- Dividir la cantidad de dinero entre el precio de los dos refrescos Proceso

PR = 78/19.5

RT = 4*2

PR = Pares de refrescos

RT = Refrescos totales

5.- Multiplicar el resultado de la división por el número de refrescos que integra el precio.

6.- Mostrar el número de refrescos que se puede adquirir con esa cantidad de dinero. Salidas

RT = 8

7.- Fin

Evaluación de la solución. Se comprueba que el resultado es correcto.

19.5/2 = 9.75 9.75*9 = 7

-Algoritmo

Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones o pasos que sirven para ejecutar una tarea o resolver un problema.

Tipos:

Algoritmos estáticos, es decir, algoritmos que funcionan siempre igual, independientemente del tipo de problema tratado. Por ejemplo, los sistemas basados en el método de resolución.

Algoritmos probabilísticos, es decir, algoritmos que no utilizan valores de verdad booleanos sino continuos. Por ejemplo, los sistemas basados en lógica difusa.

Algoritmos adaptativos, es decir, algoritmos con cierta capacidad de aprendizaje. Por ejemplo, los sistemas basados en redes neuronales.

Determinístico, sí en cada paso del algoritmo, es posible predecir la salida para una entrada dada.

No determinísticos, sí existe uno ó más pasos en el algoritmo, para el cual es posible predecir

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