把遗传算法和蚁群算法加上去，可以破解局部最优解
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 1. 分治法：先把择偶这个大问题拆解成外貌、情绪价值、经济基础、兴趣契合度、家庭观念等多个独立子问题。比如先筛选外貌达标的人群，再分别评估这些人的情绪稳定度、职业前景等子项，接着给每个子项打分，最后将各子项的评估结果合并，综合得分高的人就成为优先选择，像先筛掉不爱干净的，再排除情绪暴躁的，最终汇总筛选出综合条件优的对象。
: 2. 动态规划：把择偶看作分阶段的决策过程，每个阶段的选择都基于之前的相处经验调整，还会储存过往“有效经验”避免走弯路。比如初期和某人相处发现对方失信，便记下“失信”是高风险点，后续遇到类似情况会重点警惕；同时随着相处深入，会根据对方的行为动态调整对其的评分，像对方从频繁迟到变为准时赴约，就相应提高其责任感评分，逐步趋近最优选择。
: 3. 贪心算法：每一步都优先选当下最符合核心需求的对象，以快速锁定适配者。比如有人把“情绪稳定”当作核心需求，那遇到能共情、不轻易发脾气的人就优先深入接触；也有人最看重经济潜力，会优先选择职业上升期、理财规划清晰的对象。这种策略追求当下的局部最优，期望以此积累出长期的全局合适关系。
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