[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/05\/19\/jederzeit-algorithmus-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/05\/19\/jederzeit-algorithmus-wikipedia\/","headline":"Jederzeit Algorithmus – Wikipedia","name":"Jederzeit Algorithmus – Wikipedia","description":"Algorithmus, der eine g\u00fcltige L\u00f6sung f\u00fcr ein Problem zur\u00fcckgeben kann, selbst wenn er unterbrochen wird In der Informatik ist ein","datePublished":"2021-05-19","dateModified":"2021-05-19","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Special:CentralAutoLogin\/start?type=1x1","url":"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Special:CentralAutoLogin\/start?type=1x1","height":"1","width":"1"},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/05\/19\/jederzeit-algorithmus-wikipedia\/","wordCount":2307,"articleBody":"Algorithmus, der eine g\u00fcltige L\u00f6sung f\u00fcr ein Problem zur\u00fcckgeben kann, selbst wenn er unterbrochen wird  In der Informatik ist ein jederzeit Algorithmus ist ein Algorithmus, der eine g\u00fcltige L\u00f6sung f\u00fcr ein Problem zur\u00fcckgeben kann, selbst wenn es vor seinem Ende unterbrochen wird.  Es wird erwartet, dass der Algorithmus immer bessere L\u00f6sungen findet, je l\u00e4nger er l\u00e4uft.Die meisten Algorithmen werden vollst\u00e4ndig ausgef\u00fchrt: Sie geben eine einzige Antwort, nachdem ein fester Rechenaufwand durchgef\u00fchrt wurde.  In einigen F\u00e4llen m\u00f6chte der Benutzer den Algorithmus jedoch m\u00f6glicherweise vor Abschluss beenden.  Der erforderliche Rechenaufwand kann beispielsweise erheblich sein, und Rechenressourcen m\u00fcssen m\u00f6glicherweise neu zugewiesen werden.  Die meisten Algorithmen werden entweder vollst\u00e4ndig ausgef\u00fchrt oder liefern keine n\u00fctzlichen L\u00f6sungsinformationen.  Algorithmen k\u00f6nnen jedoch jederzeit eine Teilantwort zur\u00fcckgeben, deren Qualit\u00e4t von dem Rechenaufwand abh\u00e4ngt, den sie ausf\u00fchren konnten.  Die Antwort, die von Algorithmen zu jeder Zeit generiert wird, ist eine Ann\u00e4herung an die richtige Antwort.Ein jederzeitiger Algorithmus kann auch als “unterbrechbarer Algorithmus” bezeichnet werden.  Sie unterscheiden sich von Vertragsalgorithmen, bei denen eine Zeit im Voraus angegeben werden muss.  In einem jederzeit verf\u00fcgbaren Algorithmus kann ein Prozess nur ank\u00fcndigen, dass er beendet wird.[1]  Das Ziel von Algorithmen ist es, intelligenten Systemen die M\u00f6glichkeit zu geben, im Gegenzug f\u00fcr die Bearbeitungszeit qualitativ bessere Ergebnisse zu erzielen.[2]  Sie sollen auch zeitlich und ressourcenschonend sein.[3]  Sie sind wichtig, da es lange dauern kann, bis k\u00fcnstliche Intelligenz oder KI-Algorithmen die Ergebnisse vervollst\u00e4ndigen.  Dieser Algorithmus wurde entwickelt, um in k\u00fcrzerer Zeit abgeschlossen zu werden.[3]  Diese sollen auch ein besseres Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr vermitteln, dass das System von seinen Agenten abh\u00e4ngig und auf diese beschr\u00e4nkt ist und wie sie kooperativ arbeiten.[3]  Ein Beispiel ist die Newton-Raphson-Iteration, mit der die Quadratwurzel einer Zahl ermittelt wird.[4]  Ein weiteres Beispiel, das jederzeit Algorithmen verwendet, sind Flugbahnprobleme, wenn Sie auf ein Ziel zielen.  Das Objekt bewegt sich durch den Raum, w\u00e4hrend es darauf wartet, dass der Algorithmus beendet ist, und selbst eine ungef\u00e4hre Antwort kann seine Genauigkeit erheblich verbessern, wenn sie fr\u00fchzeitig gegeben wird.[3]Was Algorithmen jederzeit einzigartig macht, ist ihre F\u00e4higkeit, viele m\u00f6gliche Ergebnisse f\u00fcr eine bestimmte Eingabe zur\u00fcckzugeben.[2]  Ein jederzeit verwendbarer Algorithmus verwendet viele genau definierte Qualit\u00e4tsma\u00dfst\u00e4be, um den Fortschritt bei der Probleml\u00f6sung und bei verteilten Computerressourcen zu \u00fcberwachen.[2]  Es sucht st\u00e4ndig nach der bestm\u00f6glichen Antwort mit der Zeit, die es gibt.[5]  Es wird m\u00f6glicherweise erst nach Abschluss ausgef\u00fchrt und kann die Antwort verbessern, wenn es l\u00e4nger ausgef\u00fchrt werden darf.[6]Dies wird h\u00e4ufig bei gro\u00dfen Entscheidungsproblemen verwendet.[7]  Dies w\u00fcrde im Allgemeinen keine n\u00fctzlichen Informationen liefern, es sei denn, es wird beendet.[8]  W\u00e4hrend dies \u00e4hnlich wie bei der dynamischen Programmierung klingt, besteht der Unterschied darin, dass die Feinabstimmung eher durch zuf\u00e4llige als durch sequentielle Anpassungen erfolgt.Jederzeit sind Algorithmen so konzipiert, dass sie jederzeit angehalten werden k\u00f6nnen und das beste Ergebnis liefern, das sie bisher gefunden haben.[3]  Aus diesem Grund wird es als unterbrechbarer Algorithmus bezeichnet.  Bestimmte Algorithmen behalten jederzeit das letzte Ergebnis bei, sodass sie, wenn ihnen mehr Zeit gegeben wird, dort weitermachen k\u00f6nnen, wo sie aufgeh\u00f6rt haben, um ein noch besseres Ergebnis zu erzielen.[3]  Table of ContentsEntscheidungsb\u00e4ume[edit]Leistungsprofil[edit]Algorithmusvoraussetzungen[edit]Verweise[edit]Weiterf\u00fchrende Literatur[edit]Entscheidungsb\u00e4ume[edit]Wenn der Entscheider handeln muss, muss es einige Unklarheiten geben.  Es muss auch eine Idee geben, wie diese Mehrdeutigkeit gel\u00f6st werden kann.  Diese Idee muss in ein State-to-Action-Diagramm \u00fcbersetzbar sein.[7]Leistungsprofil[edit]Das Leistungsprofil sch\u00e4tzt die Qualit\u00e4t der Ergebnisse basierend auf der Eingabe und der Zeit, die dem Algorithmus zugewiesen ist.[3]  Je besser die Sch\u00e4tzung, desto eher w\u00fcrde das Ergebnis gefunden werden.[3]  Einige Systeme verf\u00fcgen \u00fcber eine gr\u00f6\u00dfere Datenbank, die die Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Ausgabe die erwartete Ausgabe ist.[3]  Es ist wichtig zu beachten, dass ein Algorithmus mehrere Leistungsprofile haben kann.[9]  Die meisten Zeitleistungsprofile werden unter Verwendung mathematischer Statistiken unter Verwendung repr\u00e4sentativer F\u00e4lle erstellt.  Beispielsweise wurde beim Problem mit reisenden Verk\u00e4ufern das Leistungsprofil mithilfe eines benutzerdefinierten Spezialprogramms erstellt, um die erforderlichen Statistiken zu erstellen.[1]  In diesem Beispiel ist das Leistungsprofil die Zuordnung der Zeit zu den erwarteten Ergebnissen.[1]  Diese Qualit\u00e4t kann auf verschiedene Arten gemessen werden:Gewissheit: Wo die Wahrscheinlichkeit der Korrektheit die Qualit\u00e4t bestimmt[1]Genauigkeit: wobei die Fehlergrenze die Qualit\u00e4t bestimmt[1]Spezifit\u00e4t: wobei die Anzahl der Angaben die Qualit\u00e4t bestimmt[1]Algorithmusvoraussetzungen[edit]Anf\u00e4ngliches Verhalten: W\u00e4hrend einige Algorithmen mit sofortigen Vermutungen beginnen, verfolgen andere einen kalkulierten Ansatz und haben eine Startphase, bevor sie Vermutungen anstellen.[9]Wachstumsrichtung: Wie sich die Qualit\u00e4t der “Ausgabe” oder des Ergebnisses des Programms in Abh\u00e4ngigkeit von der Zeitdauer (“Laufzeit”) \u00e4ndert[9]Wachstumsrate: Betrag der Erh\u00f6hung mit jedem Schritt.  \u00c4ndert es sich st\u00e4ndig, beispielsweise bei einer Blasensorte, oder \u00e4ndert es sich unvorhersehbar?Endbedingung: Die ben\u00f6tigte Laufzeit[9]Verweise[edit]^ ein b c d e f Hendler, James A., Planungssysteme f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz1992^ ein b c Zilberstein, Shlomo.  “Verwenden von Anytime-Algorithmen in intelligenten Systemen”, 1996. http:\/\/rbr.cs.umass.edu\/shlomo\/papers\/Zaimag96.pdf^ ein b c d e f G h ich Gras, Joshua.  “Argumentation zur rechnergest\u00fctzten Ressourcenzuweisung.” http:\/\/www.acm.org\/crossroads\/xrds3-1\/racra.html Archiviert 2007-12-12 an der Wayback Machine^ jederzeit Algorithmus aus Free Free Dictionary of Computing (FOLDOC)^ “Jederzeit Algorithmen”. Kognitive Architekturen.  Labor f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz der Universit\u00e4t von Michigan.  Archiviert von das Original am 13. Dezember 2013. CS1-Wartung: entmutigter Parameter (Link)^ “Jederzeit Algorithmus – Rechenreferenz”. eLook.org.  Archiviert von das Original am 12. Dezember 2013. CS1-Wartung: entmutigter Parameter (Link)^ ein b Horsch, Michael C., Poole, David “Ein jederzeitiger Algorithmus zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit”, 2013, http:\/\/www.cs.ubc.ca\/spider\/poole\/papers\/randaccref.pdf^ Bender, Edward A. Mathematische Methoden in der k\u00fcnstlichen Intelligenz, IEEE Computer Society Pres, 1996^ ein b c d Teije, Annette Ten, Harmelen, Frank.  “Beschreiben von Probleml\u00f6sungsmethoden unter Verwendung von Leistungsprofilen zu jeder Zeit”, 2000.Weiterf\u00fchrende Literatur[edit]Boddy, M., Dean, T. 1989.  Zeitabh\u00e4ngige Planungsprobleme l\u00f6sen.  Technischer Bericht: CS-89-03, Brown UniversityGrass, J. und Zilberstein, S. 1996. Anytime Algorithm Development Tools. SIGART Bulletin (Sonderheft zu beliebigen Algorithmen und zur Planung von Beratungen) 7 (2)Michael C. Horsch und David Poole, Ein jederzeitiger Algorithmus zur Entscheidungsfindung unter Unsicherheit, In Proc.  14. Konferenz \u00fcber Unsicherheit in der k\u00fcnstlichen Intelligenz (UAI-98), Madison, Wisconsin, USA, Juli 1998, Seiten 246-255.EJ Horvitz. Argumentation \u00fcber Inferenzkompromisse in einer Welt begrenzter Ressourcen.  Technischer Bericht KSL-86-55, Medical Computer Science Group, Abteilung f\u00fcr Medizinische Informatik, Stanford University, Stanford, CA, M\u00e4rz 1986Wallace, R. und Freuder, E. 1995. Jederzeit Algorithmen f\u00fcr Constraint Satisfaction und SAT-Probleme.  Vortrag gehalten auf dem IJCAI-95 Workshop zu Anytime Algorithms und Deliberation Scheduling am 20. August in Montreal, Kanada.Zilberstein, S. 1993. Operative Rationalit\u00e4t durch Kompilierung von Algorithmen zu jeder Zeit.  Ph.D.  Diss., Abteilung Informatik, Universit\u00e4t von Kalifornien in Berkeley.Shlomo Zilberstein, der jederzeit Algorithmen in intelligenten Systemen verwendet, AI Magazine17 (3), 73-83 (1996)"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki25\/2021\/05\/19\/jederzeit-algorithmus-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Jederzeit Algorithmus – Wikipedia"}}]}]