问题描述
我希望有人可以帮助我解决这个问题或为我指明正确的方向。我想做的是，当仅从数组2中获取1个值并将它们加在一起时，使数组1中的所有值尽可能彼此相等。数组1比数组2短得多。下面将举一个示例，说明我使用的一些实数。
例如：
array1 = [458.6,458.5,458.4,457.1,455]和array2=[5.6,5.6,5.7,5.8,5.9,6,6.1,6.2,6.2]
如果我将array1[0]和array2[0]加在一起等于464.2。
如果我继续通过array1和array2进行操作，则结果数组将为[464.2,464.1,462.9,460.9]
您可以看到数组中的前3个数字彼此非常接近，仅相差0.1，而后几个相差更多。
如果它知道使用'array2'末尾的数字，那么结果数组中的最后两个值将更接近前三个值。
这是我陷入困境的地方，不确定如何继续。我知道这很困难，因为每次运行代码时，值都可能不同，并且没有要查找的设置值。它只是开始以一种模式出现。
感谢您的宝贵时间，非常感谢您提供的帮助。
解决方法
我的第一个想法是贪婪算法，但是对于某些随机优化算法（例如遗传算法，进化策略或简单的爬坡。这是Python中的非常简单示例：
import random
def score(a1,a2):
# sum of squared error from average
a3 = [a+b for a,b in zip(a1,a2)]
s = sum(a3)/len(a3)
return sum(abs(s - x)**2 for x in a3)
def opt(a1,a2):
cur = list(a2)
for i in range(1000):
new = list(cur)
# random mutation
a,b = random.randrange(len(cur)),random.randrange(len(cur))
new[a],new[b] = new[b],new[a]
# better than current -> keep
if score(a1,new) < score(a1,cur):
cur = new
return cur[:len(a1)]
在这里，cur是当前的解决方案，它只是array2中的元素（包括不需要的元素）的排列，这些元素被随机交换，如果“得分”，结果将保留更好。
对于您的样本数据，这将始终产生此结果，虽然看起来不太好，但实际上似乎与它获得的结果差不多。
result: [5.6,5.6,5.7,6.2,6.2]
sums: [464.2 464.1,464.1 463.3,461.2]
如果这似乎可行，则可以进一步改进算法，例如保留一个以上的父母身份，或每个世代创造更多的后代，确保交换中至少有一个元素确实相关，缓存当前的最佳分数，或连续允许多个变异。