我正在做一个分配工作，我必须向美国所有州分配最多10个配送中心中的1个。我已经在excel中建立了一个模型来计算所有成本，显然，分配的目标是找到最便宜的方法。我有50行（每种状态）和10列（所有可能的DC位置）。我的模型基于该矩阵，如果我更改矩阵，成本将立即显示。唯一的限制是每个状态都由1个DC供电。
很明显，我无法手动进行所有可能的组合，我试图将我的模型转换为优化程序（AIMMS），但这需要花费我已经放入excel模型中的时间。我在想如果我有所有可能的矩阵（用R，Matlab或Python生成，不在乎），我可以遍历电子表格，让程序读取成本，以确定最佳选择。从理论上讲，它可以通过1个DC提供最多的状态，最多可以提供10个状态，因此需要每个可能的1x50、2x50、3x50 ... 10x50矩阵来确定最佳状态。
那么简而言之，是否有可能生成每个nxm二进制矩阵，并且最好在R的每一行上生成总和为1的矩阵，否则可以在Matlab或Python中生成？
答案 0 :(得分：1)
TLDR：否。
让我们看一个最简单的示例：2 DC。您可能的行将是：
(1,0) (0,1) 现在，您要构造所有可能的2x50矩阵。它们的数量为2 ^ 50（50行中可能有2行）。等于：
1125899906842624
我们假设每个矩阵存储100个字节。所有2x50矩阵将存储：
(2**50) * 100 / 1024 / 1024 / 1024 / 1024 = 102400兆字节数据。
要处理所有这些问题（对于普通计算机而言，最乐观的结果）将花费等于：
(2**50) / 10**9 / 60 / 60 = 312小时。
10x50甚至会更多...