这是一个半广泛的问题，但我觉得这个问题在某种程度上是可以回答的，或者至少是平易近人的。
我花了大约一个月的时间进行了相当广泛的模拟。为了保护雇主的利益，我不会具体说明它的作用......但是它的作用的类比可以用......高中舞蹈来解释。
一个女孩或男孩进入舞池，并根据自由舞伴的选择，做出最佳选择。经过一段时间，两位舞者完成了舞蹈，现在可以自由地建立新的合作关系。
我一直在制定合作伙伴选择算法，旨在最大限度地提高平均匹配结果，同时不会过多地牺牲合作伙伴的等待时间。
我想要一种衡量/比较算法版本的方法，以便为任何情况选择最佳算法。然而这很困难，因为我的模拟输入是非常大的输入参数矩阵（每个舞者2-5），并且模拟需要几分钟才能运行（这使得很难测试大量模拟输入）。我有一些输出指标，但将它们与大量输入相关联是非常困难的。我也有兴趣在某些输入条件下找到哪些算法完全失败...
任何专业提示/在线资源可能有助于我定义输入约束/输出变量，这可能会使最佳算法更清晰？
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我可能不明白你到底想要什么。但这是我的建议。如果我的解决方案不准确/不相关，请告诉我，我会相应地编辑/删除。
假设您有一定的指标（比如对的兼容性或等待时间）。如果您只是拥有该指标的平均值或总数而不是所有用户，那么它就没用了。相反，您可能希望在所有用户上找到此度量标准的分布。如果没有，你应该始终跟踪方差。获得分布后，您可以计算特定算法A优于B的概率。
如果您没有在实验中分配指标，则可以始终运行多个实验，并且您需要运行的实验数量取决于指标的方差和两种算法之间的差异。