我正在解决一个问题，我必须对图形拓扑进行建模，其中节点是可以应用于输入的逻辑/算术运算。网络接收多维输入，并返回具有较少维度的多维处理输出。我唯一要做的就是一组输入/输出对和一组可能的节点。

系统本身遵循一些限制：

• 节点是唯一的，因此可以构成图的可能子集数量有限。
• 输入必须进入单个节点，输出必须从单个节点返回，即使信息的路径在网络内分支。如果可能有多种拓扑，则答案是最小的。

还有一些加重的因素：

• 由于节点是一个“可能的列表”，因此不能保证系统是可能的，但尝试找到可能的最接近的匹配很重要，因为机器学习系统使用接近满足来寻找新的可能节点集.
• 节点可能会接收多个或仅一个输入，并且它们可能会输出一个或多个输出流。

鉴于这个系统，我想知道这里是否有人知道解决这个问题的现有算法（或可以调整的接近算法）。

因此，我的问题如下：

给定一组算术和逻辑函数以及一组输入/输出对，是否有一种算法可以找到满足所有输入/输出对的函数图？