问题：
让我们考虑以下情况：
让T={t_1, t_2, ..., t_h}是一组不同的游戏。每个游戏都是一对一进行的（它们是单人游戏）。
让n为players的数量，每个数字都有每个游戏的已知性能指标。该度量可以直接转换为赢得给定游戏的概率。 编辑：函数Q(i|q)给出玩家i在游戏q中相对于从players集中均匀分布绘制的玩家获胜的概率[]。[在锦标赛中，一队玩家从T中抽出其中一场比赛（它是随机选择的，而且分布均匀），并且可以委派一名球员（以最佳表现衡量）代表该队参加比赛。
[从所有可能的k成员团队(k<n)中选择最有可能赢得比赛的团队。
Clarification：
球员和球队与由同一组n球员组成的球队对峙。描述问题的更好方法是说：1）所有可能的k成员团队都是从给定的n玩家组中创建的（玩家可能会在许多团队中重复，但是没有两个团队可能拥有完全相同的一组玩家），2）这些球队配对，每对配对都从T开始，3）每个团队都根据给定的游戏挑选最佳球员（根据问题描述中给出的已知性能指标）-这可能导致球员与自己的相同副本竞争；请注意，“最佳球员”是在对对方球队的成员一无所知的情况下被挑选出来的，只有其自身成员的Q(-|q)值，4）每支球队的得分数等于赢得比赛的机率（从未进行过实际的比赛，我们假设输给0并赢得了1分，我们直接得出了与指定对手对战时从给定比赛中获得的预期分），5）对团队和比赛对的所有组合重复步骤2-4，6）得分最高的队伍（队伍得分与在一场比赛中胜过一场比赛的概率成正比，如果该场比赛和对方球队分别从T和所有组中均匀分布地随机抽取可能的k个成员团队）找到胜队的“快速”方法是什么？蛮力解：
我们完全按照clarification
中的内容进行操作。[当n达到大数时，这种解决方案惨遭失败-对于n>>k，可能的团队数量大约等于n^k，这使得无法快速指向最佳团队。我正在寻找哪种解决方案（算法）？
很明显，任何可以将团队建立为迭代过程的过程，都不需要检查所有可能的团队组成。如果不存在精确的解决方案，则可以接受近似的解决方案（即从第95个百分位数创建团队）。我已经考虑了一段时间，但是我无法提供任何严格的证据证明我提出的任何方法都可以满足我的条件。我想出的一种可能的解决方案是，选择一个拥有最高游戏数量的玩家，其自身排名高于例如。 95％的球员-这将是该队的第一名球员。然后，我将遍历所有可能的第二名球员，并增加一个增加球队数量的游戏，而在这个比赛中，该队比例如95％的球员最多。然后，我将继续执行此过程，直到找到k-th播放器。
此解决方案提出了一个明显的问题，即我们实际上并没有将m-th个玩家团队进行相互比较，也没有试图找到真正最好的团队（说实话，那并不重要）。
我将不胜感激，也可以通过涉及此类问题的外部来源/已发表论文的任何链接的形式获得帮助。我看过的大多数与建设团队有关的问题都是假设团队的绩效与其成员的平均绩效挂钩，而不是某些任务的最高绩效。
问题：让我们考虑以下情况：假设T = {t_1，t_2，...，t_h}是一组不同的游戏。每个游戏都是一对一进行的（它们是单人游戏）。令n为...
[首先，这是Set Cover Problem的概率版本：您需要一些玩家的集合，这些玩家可以为您提供各种游戏的“良好”覆盖，从而启发“良好”。