Python 在政治模拟中优化选举人投票。。。200000+；可能性，如何贯穿其中？

所以基本上，在我的政府课上，我们在模拟总统选举。我们的成绩来自候选人的陈述，但作为一个额外的挑战，我们的老师有一个连续的选举人票计数。其工作原理如下：

只有18个州，总共有286名代表，因此需要144名代表才能获胜

候选人在某些州获得+1“影响力”（例如家乡州或他们受欢迎的地方）和-1，副总裁候选人也是如此

一些州（加利福尼亚州和德克萨斯州）预先存在多达2个“影响”

你需要从14个问题中选择4个你反对的问题和4个你赞成的问题。每个州都有他们反对或支持的问题。正如所料，与某个州达成一致会使你在该州获得+1，而不一致会使你获得-1

如果你在这个州有更大的影响力，你就会赢得它。如果票数为0，则由大众投票（班级）决定）

我试图在不需要获得大众选票的情况下锁定提名，我正在试图找出我可以使用什么软件来实现这一点。我基本了解excel和python 3，但我想知道是否还有其他方法可以做到这一点

这是我所说的形象（正如你所看到的，我在这里扮演共和党人）。此外，“赞成”和“反对”位置公式链接到。现在，如果我需要选择4个问题来支持和反对，我认为这是14选择4乘以10选择4，这给了我210210个可能的组合。有没有办法浏览所有这些，看看哪一个能让我获得最高的净选举票数和最低的接近系数？显然，我还不知道我的对手的话题，但我希望有最大的误差，以防止他们翻转状态

谢谢你的帮助。提示、建议或评论

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TL；DR：政治模拟，在200000多个可能性中，必须找到要讨论的问题的最佳组合，我如何处理它们？

使用Python，有几种方法可以设置此搜索。我喜欢

itertools

库，它包含一些函数，可以方便地迭代各种事物的组合

导入和设置问题列表：

import itertools

issues = [
    "Issue #1", "Issue #2", "Issue #3", "Issue #4", "Issue #5",
    "Issue #6", "Issue #7", "Issue #8", "Issue #9", "Issue #10",
    "Issue #11", "Issue #12", "Issue #13", "Issue #14"
]

现在，我们可以使用

itertools.combinations

函数首先从14个问题中选择8个问题，候选人将支持或反对

接下来，我们选择8个候选人中的哪4个“适合”。然后，剩下的4个问题将是“反对”问题：

用于itertools中的候选问题。组合（问题8）：
对于itertools.组合中的问题（候选问题，4）：
针对问题=列表（集合（候选问题）-集合（针对问题））
# 

开始听起来很复杂，但问题应该有一个简单的解决方案。这不应以开始时的组合为基础

您应该能够轻松计算在整个场景中选择单个位置的最终结果。让我们先不选择任何内容，只根据偏差计算分数。您将获得

基本分数

然后一个接一个地选择问题，测试站在任何一方的结果是什么。您应该得到28个结果（14个问题中每个问题有2个代表），为了计算这个结果，您的循环将迭代28个案例*18个状态=504次。您将获得一个分数表

问题立场分数

，为了保持简单，最好假设它是一维的，存储键值对，0-13键代表14个问题的积极立场，14-27键代表消极立场

然后按得分值降序排序

issue stand scores

，选择0-13范围内的前4个关键点和14-27范围内的前4个关键点将得到最大得分，这将是所选顶部关键点处

issue stand scores

的特定值加上

基本得分的总和。排序需要28*log28=28*5=140次比较

现在有一种可能性，在排序后，人们意识到情况是灵活的，例如，0-13范围内的前3个键各给你3分，然后该范围内的下3个键各给你2分。人们可以利用这种情况来减少处于0或接近摇摆状态的状态数（根据游戏规则为（-/+1））。很明显，你的4个问题都是肯定的，这3个问题各得3分，其中一个问题各得2分

要解决这个问题，您首先必须标记要选择的限制，这样您就可以按值顺序检查第四个关键点的点数，并继续查看第五个、第六个，等等，只要它们具有相同的点数。一旦你到了那里，你可以做一些组合循环，检查所有的正变量和所有的负变量，并存储“摆动状态”的数量。这就是在最简单且无效的实现中，假设您能够从一半的正面和一半的负面中进行选择，则会进入组合（7中的4个）*组合（7中的4个）=35*35=1225。现在它将再次在所有州循环，所以*18=22050

因此，通过计算零问题情况下的分数，然后分别计算每个问题的分数，然后根据分数对其进行排序，并对数量有限的项目应用组合蛮力方法，您可以得到大约644次“迭代”，以获得最佳分数，并使用组合法找到最小摆动情况，你有大约22694次手术

即使使用excel公式，为基本分数和单个问题编写实际解决方案也应该足够简单-只需为每个问题设置两列，并计算每个状态的问题影响，然后将其合计。这将为您提供分数，您可以手动“排序”t
for candidate_issues in itertools.combinations(issues, 8):
    for for_issues in itertools.combinations(candidate_issues, 4):
        against_issues = list(set(candidate_issues) - set(for_issues))
        # <your code here using for_issues and against_issues>