所以我正在编写一个算法，当给出一组来自不同地方的人时，它会根据一些参数将它们组织成三个一组：
我的数据结构中包含上述所有必需先决条件的变量。我想知道是否有一个很好的方法来解决这个问题？目前我正在使用Gale-Shapely算法的变体（稳定婚姻问题的解决方案）。这个解决方案效果相对较好，但更多时候不是这样，它需要我进入并对最终组进行一些小的调整。
任何人都有任何想法/建议？
我提前感谢你的帮助。
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这是一个graph partitioning问题，因此它几乎可以肯定是NP-Hard（当你只有一个约束时，问题可以在多项式时间内解决 - 这类似于稳定的婚姻问题 - 但是当你有多个限制因素时，复杂性就会提高。）解决这些问题的一个好方法是应用一个启发式（你正在使用Gale-Shapely算法），然后解决与本地回溯搜索的任何冲突（听起来你现在正在手工做） 。我的建议是保持你当前的启发式，如果它似乎对你有用，并添加一个自动的本地回溯算法来解决启发式引起的任何冲突（例如，如果你有一个有两个人的团队谁18岁以下，然后将这些人中的一个与18岁以上的人交换，并且不违反其他三个限制;如果不可能，则选择18岁以上违反最少限制的人，然后交换从群组中取出其他人以满足现在违反的约束;在N次迭代失败后，算法会抛出手并请求人为干预）