以下是我的问题摘要：
我有一组需要分配给一组人的问题。每个问题都应该只分配给一个人，所有问题都应该分配（分区）。每个问题都有一个值（连续变量）和一个成本（不同人的成本是不同的，每个人对问题都有自己的成本）。
目标是找到一个为人们分配问题的分区，以便每个人在所有分配的问题中的最大成本低于某个阈值，并且所有分区的总值大致相同（或者总差异更大）人与人之间的价值最小化。）
有人能指出我正确的方向吗？我知道有贪婪的算法来解决多路分区问题，但我不知道如何修改它们来处理额外的约束，即分配给一个人的所有问题的最大成本应该低于某个阈值
是否可以使用像minizinc这样的约束建模语言来解决这个问题？
非常感谢任何帮助
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根据您的描述，我不确定您遇到的是分区问题，还是分配问题，因为您正在尝试为每个问题分配一个人。
下面，我与您分享一个基本的MiniZinc模型，该模型应该可以大致解决您的问题；您可能需要进行一些调整才能完全适合您的问题描述。
problem.mzn：
int: num_people; % the number of people
set of int: PEOPLE = 1..num_people;
int: num_problems; % the number of problems
set of int: PROBLEMS = 1..num_problems;
array[PROBLEMS] of float: value; % the value of each problem
array[PROBLEMS, PEOPLE] of float: cost; % the cost of each problem, for each person
float: threshold; % the threshold for the overall costs
% DECISION VARIABLE: assign to each problem a person
array[PROBLEMS] of var PEOPLE: personForProblem;
% the sum of the costs of the "problem-person" assignment must be smaller than a threshold
constraint
sum (problem in PROBLEMS) (cost[problem, personForProblem[problem]] )
<= threshold;
% maximize the sum of the value of each "problem-person" assignment
solve maximize
sum (problem in PROBLEMS) ( value[personForProblem[problem]]);
在此模型中，我首先定义您定义的所有参数：人数num_people，问题数量num_problems，{{1 }}，每个问题的value（因人而异），以及总体费用的cost。
第二，我定义了决策变量，threshold，它是整数变量的数组，其中整数表示将问题分配给的人。
第三，我发布了约束，即所有费用的总和必须小于personForProblem。
最后，我声明目标的问题是使整体threshold最大化。不确定这是否是您的目标，您尚未指定value的目的是什么，所以这是一个猜测。
如果将上面的文本保存到文件value中，则可以使用MiniZinc和示例数据文件来解决此问题模型，例如：
sample-problem.dzn：
problem.mzn我希望这有助于全面解决您的问题。