【大数据小白提问】需要频繁地、快速地从21的26次方数据里面寻找最优解，有什么好的解决方案呢？
问题背景：这是属于一个制造业工艺计算的项目，一个产品需要从21种材料中选26种（当然可以重复选）制造出来。过程还需要满足一定的条件，例如压力，厚度，价钱等等。更可怕的是，21种材料只是个开始，真实情况估计会去到几百种甚至更多。
数据量实在太大了，小弟写的程序挂机几天也只能找出部分解，但不是最优解。
由于小弟完全没有大数据方面的技术经验，故希望有大佬指导指导，指明方向，小弟开始研究研究。谢谢！
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这个属于组合优化问题，是一个经典的np hard问题，遍历确实慢。朴素的想法是遍历的郭恒中提前剪枝。目前学术界也有非常多新的算法在不停提出，主要还是看对问题本身的理解。这个问题没法几句话讲清楚，建议搜索 “组合优化” / COP问题 获取更多信息
2021-03-29 15:15:25赞同 展开评论 打赏
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