最適なソリューションセットを多様化する方法は？
プレーヤー、その給与、および予測のリストが与えられた場合、すべてのチームがサラリーキャップを下回るように、上位の「n」の予測チーム（チームはプレーヤーの組み合わせ）を簡単に見つけることができます。それでも、これらのチームは非常によく似た名簿を共有します。ある種の「最適性」を維持しながら、解集合を多様化するアルゴリズムはありますか？投資信託は、投資ビークルの期待収益を最大化することを望んでおり、どのようにして多様なインデックスとファンドを生み出しますか？
事実上、あなたはチェスエンジンに似た状況にあります。特定のチェックメイト状態から特定の数の移動内で可能な限り多くの状態を見つけたいと考えています。チェスでは、これらすべてを解決することは不条理な点で非現実的ですが、小さな州のシステムでは、これは可能です。一連のプレーヤーなどに最適なソリューションを見つけます。次に、プレーヤーに対して単一の順列を実行し、十分に多様なソリューションセットが得られるまで、順列されるプレーヤーの数を増やします。したがって、ある程度の最適化と多様性を維持しながら、検索スペースを管理可能なものに制限することができます。