Algorithm 具有多个答案的多项选择选项的加权分数

对于以下情况，计算加权分数的公式是什么

有些问题的答案分数在0到5之间。没有正确或不正确的分类。只是一个相对的分数范围

• 答案1重量=5
• 答案2重量=4
• 答案3重量=0

选择场景：

如果同时选择1和2，则得分最高

如果选择了所有3个选项，则得分较低

选择3的最差分数

如果选择1或2，则得分良好（但不是最高值）

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我还考虑过用-5到5来惩罚选择负权重的人。

平均权重为3，分数=总和（权重[答案]-Avg）

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这个问题似乎离题了，因为它是关于数学而不是编程的。谢谢斯塔克的及时回答。我实际上正在开发一个培训和评估软件。评估者将配置系统，以便为用户提供特定场景的多个选项。每个选项的权重从最差到最佳[例如0到5]。最终累积分数将根据用户所做的选择，通过对所有场景的单个分数进行加权求和来计算。我们如何计算可能的分数范围[Min，Max]？我观察到关于此公式的以下内容：1）如果做出全部或无选择，则始终返回零。换句话说，如果用户没有选择，他的分数将比最差的分数好。2） 所有权重高于平均值的答案对计算分数的贡献都是积极的，而其他答案对计算分数的贡献都是消极的。最小分数将是所有低于平均值的答案。最高分数是所有答案都高于平均水平。答案等于平均值并不重要，因为它们对分数没有贡献。

Choose 1, score = 2
Choose 2, score = 1
Choose 1 & 2, score = 3
Choose 1, 2 & 3, score = 0
Choose 3, score = -3