考虑背包问题的问题定义。给定一组S对象 - 每个对象都有与之相关的利润和权重，我必须找到S的子集T，这给了我最大的利润，但总权重小于或等于常数W.现在考虑一个额外约束。在上述问题中，一个对象的利润独立于另一个对象。假设我说它们是相互依赖的，比如对于两个对象i和j我是一个因子0＆lt; = S_ij＆lt; = 1。此因素会以最小的利润减少项目的影响。有效地
g++ -shared projectionWrapper.o
-L./build/base -L./build/interface
-loriginterface -lorigbase
-Wl,-soname,libproj.so
-o libproj.so
这保持了最大（利润（i），利润（j））和利润（i）+利润（j）之间的有效总和 - ＆gt; “至少和最好的一样好，但不如同时使用两者一样好”。现在我想把它扩展为n> 2。这是背包的某些变化的标准问题吗？我可以为此制定LP（？）或NLP吗？
更新
集合T是S的严格子集。因此，您只能使用S中的对象（如果S中存在重复项，则使用重复项。）
至于目标函数，我仍然不确定如何去做。考虑到它们之间的相互作用，我已经计算了2个物件袋的分数。现在我想将它扩展到超过2个对象，我不知道该怎么做。字母'n'是麻袋的大小。对于n = 2，我已经定义了一种计算麻袋总利润的方法，但是对于n> 2，我不太清楚。