我有一个纸浆优化器，有很多限制。我们有一个条件，如果约束一起不可行，那么我们需要在使其可行的约束子集上进行尝试。我正在使用回溯来解决问题，但这很耗时。还有什么办法可以解决吗
我正在使用回溯，但正如预期的那样，执行时间很长。如何才能减少时间并及时拿出可行的解决方案。
尝试用软约束来实现你的问题，使其“始终”可行并使用惩罚评分。 （无论如何，这通常是更好的策略） 例如，如果您有一个有约束的供需模型：
supply = demand
并且由于某种原因供应受到限制并且无法集合，您可以将约束重新修改为
supply + penalty = demand
（或者更好）
supply + penalty >= demand
惩罚应该包含在 OBJ 函数中（并且可能适当加权，这样它们就不会掩盖最佳答案）。 根据结果评估处罚并做出调整...