Python 一种优化算法

条件1：我有5800个一维信号，我从中选择30个，通过一个称为X的过程（这里，这个过程不影响问题）使用我拾取的30个信号制作一张图片

条件2：我有一个模型，可以评估图片并返回一个介于0和1之间的数字，其中1表示图片非常理想，0表示根本不准确

条件3：现在我想从5800个原始信号中选择30个信号，这样，如果我用条件1中的模型评估它对应的图像，它将尽可能接近1

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更准确地说，从5800种可能性中选择30种是非常昂贵的计算。根据条件1中模型的评估，我正在努力想出一种算法来替换我最初随机挑选的30个信号中的一部分。

尝试使用遗传算法：

• 计算一组30个信号，涵盖所有5800个信号
• 混合最好的解决方案