把一個班級的學生按平均分分成幾個小組，要求要求平均分越接近越好，能用什麼方法？？

01-08

Partition problem

窮舉排列

遇到過類似問題，數模。不過當時的問題沒有明確給出好壞的判斷依據（平均分最接近）。

當時想的是窮舉，反正數據量不大。

現在的話。。。大概拿個求解器直接計算了吧，比如一堆01規劃求解器，弄個矩陣表示每名學生的分組情況，然後加幾個約束。（好像這才是正統的數模解法）

================又看了一遍題目=================

好像分成幾組是不確定的，那就要更加麻煩一些了。

假設有M個學生，用M維的行向量VEC存學生的分數。

既然是平均分，那就先因式分解，找出所有可能的分組數。

然後對於每個分組數N，就有一個MxN的01矩陣MAT，表示第M個學生是否在第N個組。

約束：

每行各元素和為1——一個學生只能在一個組

對每列求和後元素相等——每個組人數相等

MAT*VEC得到一個N維列向量，求解就變成了讓該列向量的各個元素值差異最小（每個組人數相同，即求每個組總分盡量相同）。

恩，就這樣，找個01規劃求解器扔進去應該就行了。至於怎麼搜索，怎麼尋找feasible point，都不用關心了。。。。（論調庫的方便性）

用聚類演算法？

用下local search這種離散優化演算法試試。

就是個聚類問題，用kMeans吧

Genetic algorithms

統計或者機器學習領域有個kmeans聚類方法，滿足你的需求。

K-means或者其他的cluster演算法都可以

k平均或其他聚類方法