我正在尝试绘制在很长一段时间内采用的性能指标，但我的数据噪声很大且传感器随时间大幅漂移，因此相邻测量结果相当不错，但随着时间的推移绝对测量结果没有意义。我可以随机化测量的顺序，但我不知道如何解释结果。
在我看来，问题类似于用户向两个随机女孩展示的游戏，他们选择左边的女孩或右边的女孩，系统会找出最热门的女孩是谁。你可以得到人类不一致的情况，但全球达成了粗略的共识。
与游戏问题不同，我通过比较得到近似距离。如果A比B长2ms，这与A比B长200ms非常不同（在第一种情况下它们大致相同，严格的顺序无关紧要，在第二种情况下它们是非常不同的，并且可能相隔很远有序列表）。我觉得这些信息应该（以某种方式）对减少我需要做的比较次数有用。我可以选择执行测量的顺序。
我认为这是计算机科学或数学中一个经过充分研究的问题（比较器噪声/不一致的排序算法）。这个用例的最佳算法名称是什么？
谢谢！