已知序列为x(i),需要预测的未来序列为y(j)如：
x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
约束条件是：
|(y1+y2+y3+y4)-(x1+x2+x3+x4)|=A
|(y1+y2)-(x3+x4)|=B
|(y3+y4)-(y1+y2)|=C
|y1-x4|=D
|y2-y1|=E
|y3-y2|=F
|y4-y3|=G
已知量A,B,C,D,E,F,G的给出方式是概率分布。或者说是精度要求。精度要求是递减的，越是久远的细节，精度要求越低 甚至对于F,G等的约束可以忽略。
求：
y1,y2,y3,y4的分布情况、最佳取值、可信度

初步预想，应该可以给出无穷个解来。并且每个解有着不同的可信度
问：用什么算法比较合适。（遗传？最大熵？或者...）,速度要尽量快