复杂背包变异的高效算法

Question

我正在努力为我的问题找到一个有效的算法

我有一个人员列表，每个人都知道他需要/想要订购多少物品以及他可用物品的清单。

选项列表包含按某种＆＃34;得分＆＃34;

排序的选项

人

• num - 想要的物品数量
• availableItems - 包含此项可用项的列表 人

选项

• 应订购的物品
• 项目与人之间的某种联系（格式并不重要）

输入 -

• 人员
列表
• batchNum

输出 -

• 选项列表

备注（可用于提高效率） -

• 每个人都需要 1-8件
• 每个人都有 3-n可用商品
• 可用商品来自包含 n个可用商品的已关闭列表 （n约为30，但将来可能会有所改变）
• 选项列表按得分
排序
• 每个人都更喜欢订购唯一项目（效果得分）
• batchNum 表示每件商品的批次（通常为2,3或4），这意味着只能在一批 batchNum
中订购商品

如果 batchNum = 3，则可以订购商品 x ，如果有3,6,9 ...则需要重复项

目前我的算法是愚蠢的，只计算所有选项，但它花了太多时间，我无法找到一个聪明的解决方案

假设我只需要20个最佳分数就可以建议更好的算法 ??

它将用java编写，但如果好的话，伪代码将受到欢迎：）