我在赛车游戏中有一个驱动程序列表，我想将驱动程序分配给每个3个驱动程序的团队。每个驱动程序都有一个评级（通常是大约500到5000之间的数字，越高越好），我想使用此评级来平等地匹配所有团队。同样，我的意思是每个团队的驾驶员平均评分应该尽可能接近。
但是还有一个重要的附加限制：我希望每个团队由一个排名很高的驾驶员（高评级），一个中等排名的驾驶员和一个排名低的驾驶员组成。这很重要，因为它会影响比赛的最终得分。虽然团队可以通过加入一个团队中的三个中等排名的车手（平均评级可能与其他车队类似）来公平，但最终得分是基于每次有一个高排名车手和一个低排名车手的假设。如果不是这样，那么得分就不公平了。
总而言之，要求是：
如果没有我的附加约束，我可以很容易地想出一些优化算法（甚至是强力推算它？），它试图等于每个团队的平均评分。但在这种情况下，我最终可能会有很多拥有3个同等排名的车手，这不是我想要的。如何将此附加约束添加到此优化问题中？
即使我可以暴力破解（我认为13个团队中最多有39个驾驶员应该可以吗？），我仍然不知道如何决定哪个解决方案（==团队列表和指定的驾驶员）是最好的。如何确定每个解决方案的“得分”或“适合度”？
答案 0 :(得分：1)
我会按照评级（最高的第一名）订购你的驱动程序列表，并从1到13分配给每个团队的一个驱动程序。
然后将下一个13个驱动程序从13 - 1向后分配到列表中，因此评分最低的团队（13号）将获得下一个最高级别的驱动程序。
最后，如果您将每个团队的当前驱动程序评级加在一起并按最低评级排序，那么您可以将最后13个驱动程序添加到团队中，总排名最低的团队将获得评分最高的剩余驱动程序
答案 1 :(得分：0)
你有限制 - 3个司机/团队，最多39个司机，评级分类低/中/高，每个团队中每个班级的一名司机。
因此，驱动程序的数量是3xN。是这样吗？
你有优化的目标 - 媒介应该最大限度地接近。作为要优化的数字，（你提到的健身），使用这些媒介的标准平方。
团队中等= M i ，i - 团队编号
N队数
A - 所有媒体或所有驱动程序的平均值（相同数字）
A =总和（驾驶员费率）/（3 * N）
S（标准平方）=总和（（M i -A） 2
标准本身可以视为sqrt，但你真的不需要它。
每班有N名司机。现在只需尝试每个三重奏组合并降低S.
作为一种快速的方式，我看到以下内容:(选择最好的1级驾驶员，以及最差的2级和3级驾驶员。重复左侧驾驶员。如果您不遵循我的下一个建议，那就是< / p>
问题是，通常情况下，较好的驱动程序之间的差异大于较差驱动程序之间的差异。第一名车手的车队通常绝对是最好的。如果你想逃避这种情况，你应该改变速率获取算法，这样驱动程序将相对均匀地分布在500到5000之间。