Algorithm 关于Anytime算法

我最近学习了anytime算法，但找不到任何好的解释

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有人能解释一下anytime算法以及它是如何工作的吗？

传统上，算法是一个过程，当遵循它时，最终会停止并返回结果（想想二进制搜索、合并排序、Dijkstra算法等）

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anytime算法是一种算法，它不生成最终答案，而是不断搜索特定问题的越来越好的答案。“随时”方面意味着在任何时间点，您都可以询问算法当前的最佳猜测

例如，假设您有一个数学函数，并且希望找到该函数获得的最小值。有很多数值算法，你可以用它来做这个-梯度下降，牛顿法等-在大多数情况下，从来没有真正达到最终的答案。相反，它们越来越接近真实值。这些算法可以做成任意时间的算法。您可以无限期地运行它们，在任何时间点，您都可以询问算法到目前为止的最佳猜测是什么

请注意，没有一种算法被称为“anytime算法”。它是一类算法，就像没有一种“随机化算法”或“近似算法”一样

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希望这有帮助

传统上，算法是一个过程，当遵循该过程时，最终将停止并返回结果（想想二进制搜索、合并排序、Dijkstra算法等）

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anytime算法是一种算法，它不生成最终答案，而是不断搜索特定问题的越来越好的答案。“随时”方面意味着在任何时间点，您都可以询问算法当前的最佳猜测

例如，假设您有一个数学函数，并且希望找到该函数获得的最小值。有很多数值算法，你可以用它来做这个-梯度下降，牛顿法等-在大多数情况下，从来没有真正达到最终的答案。相反，它们越来越接近真实值。这些算法可以做成任意时间的算法。您可以无限期地运行它们，在任何时间点，您都可以询问算法到目前为止的最佳猜测是什么

请注意，没有一种算法被称为“anytime算法”。它是一类算法，就像没有一种“随机化算法”或“近似算法”一样

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希望这有帮助

anytime算法是计算某个问题的解决方案的一类计算程序，它还需要具备三个技术属性。
（1） 它需要是一个算法，这意味着它保证终止。
（2） 它需要在任何时候都能停止，并且在那个时候它需要提供问题的答案（把它看作是理想解决方案的近似值）。

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（3） 随着时间的推移，停止算法所得到的结果会变得一致且持续地更好（即，它不会给出更差的解决方案，这可能发生在某些优化过程中，这些过程可能会振荡或偶尔从头开始重新启动）.

anytime算法是计算某个问题的解决方案的一类计算程序，它还需要具备三个技术属性。
（1） 它需要是一个算法，这意味着它保证终止。
（2） 它需要在任何时候都能停止，并且在那个时候它需要提供问题的答案（把它看作是理想解决方案的近似值）。
（3） 随着时间的推移，停止算法得到的结果会变得一致且持续地更好（即，它永远不会给出更差的解决方案，这可能发生在某些优化过程中，可能会出现振荡或偶尔从头开始重新启动）