这是一个装箱问题，或一个多维背包问题。BjörnB.
Brandenburg
在Haskell建立了一个垃圾箱启发式库，您可能会发现它有用。

您需要类似…

data Player = P { skill :: Int, gender :: Bool, age :: Int }

确定n个球队的数量（我猜这是球员总数的函数）。

找到每个团队所需的总技能：

teamSkill n ps = sum (map skill ps) / n

找到理想的性别比例：

genderRatio ps = sum (map (\x -> if gender x then 1 else 0)) / length ps

找到理想的年龄差异（您需要Math.Statistics包）：

ageDist ps = pvar (map age ps)

而且，您必须为三个约束分配一些权重才能得出给定团队的得分：

score skillW genderW ageW team = skillW * sk + genderW * g + ageW * a
  where (sk, (g, a)) = (teamSkill 1 &&& genderRatio &&& ageDist) team

问题减少到了团队之间分数差异的最小化。蛮力方法将花费与Θ（n
k-1）成比例的时间。考虑到问题的严重性（每组8个团队，每个团队12个玩家），这在典型的现代PC上大约需要6到24小时。

编辑

模拟退火或 通过随机排列的持续改进 可能是一种适合您的方法（因为您实际上不需要确切的解决方案）：

1. 随机选择团队。
2. 获取此配置的分数（请参见上文）。
3. 在两个或多个团队之间随机交换球员。
4. 获取新配置的分数。如果比以前更好，请保留并递归至步骤3。否则，请放弃新配置，然后再次尝试步骤3。
5. 如果分数在一定的固定迭代次数下没有提高（尝试找到该曲线的拐点），请停止。此时的配置可能已足够接近理想值。多次运行此算法，以确保您没有遇到比理想情况差很多的局部最优值。