使用差异演化法解决预算问题，找到正确的适应度函数进行优化

Question

我正在建立一个使用差异进化的推荐系统网站。 该网站将询问用户的预算和一些标准，并将返回最佳套餐。 数据字段看起来像这样，我有8个维度（表格）。

Id | Name | Price
1  | A    | $100
2  | B    | $300

到目前为止，我已经提出了以下等式：

f = 1/abs(budget-x1-x2-x3-x4-x5-x6-x7-x8)+1
abs=(absolute)
x1 = 1st Dimension $ price
x2 = 2nd Dimension $ price
and so on

最后的+1不能被零除，因此f = 1是最佳的成本/得分。

我尝试过这个公式，如果找不到f = 1，那么成本会带来不好的结果。

有人有更好的解决方案，或者有其他文献可以解决这种问题吗？

预先感谢

Answer 1

因此，DE是一种出色的进化算法。一方面，DE非常简单，但同时也相当强大。

但是，这个问题是经典的整数线性规划问题-目标在变量中是线性的，并且没有约束。整数线性规划的执行速度将比任何进化算法都快。我将使用pyomo或glpk作为开放源代码ILP求解器。