Affectation Hyblab | Python Fiddle

import random

# Liste des sujets
sujets = ["Le profil des députés en Pays de la Loire",
"Les communes miroirs",
"Les scrutateurs des bureaux de vote",
"Les candidats aux élections législatives",
"Les programmes des candidats à la présidentielle",
"Le jeu des échelles"]

# Choix des équipes
choix = [
[0, 3, 4, 1, 5, 2],
[4, 1, 5, 3, 0, 2],
[3, 4, 0, 2, 5, 1],
[5, 4, 3, 1, 0, 2],
[0, 1, 3, 4, 5, 2],
[4, 5, 1, 3, 0, 2],
]

nb_sujets=len(sujets)
affectation = list(range(nb_sujets))
max_tries=10
cout_min=None

# Optimisation type monté carlo : on fait sur random sampling
for i in range(max_tries):
    # Génération d'une affectation aléatoire
    random.shuffle(affectation)
    # On calcule son cout
    cout = 0
    for i in range(nb_sujets):
        rang=choix[i].index(affectation[i])
        # On favorise les premiers choix tout en pénalisant beaucoup plus les derniers choix
        cout=cout+2**rang
        # Autre variante (en commentaire ici) : pénalisation linéaire
        # cout = cout + rang
    # On garde la solution si elle minimise le cout
    if cout_min == None or cout < cout_min:
        cout_min = cout
        best_affectation = list(affectation)

# Affichage du résultat
print("cout min:",cout_min)
print("affectation finale:")
for i in range(nb_sujets):
    print("equipe ", i+1 ,": ", sujets[best_affectation[i]])

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