比较多的价格选择众多客户算法 [英] Comparing multiple price options for many customers algorithmically

问题描述

我们有百万客户。货物为他们每个人的销售成本可以pssed为价格A或价B EX $ P $。

We have 1,000,000 customers. The cost of goods sold for each of them can be expressed as price A or price B.

价格A＆LT;＆LT;价B

Price A << Price B.

价格A和价B不是线性对方。在某些情况下，B是昂贵的2倍，在一些它是100倍。

Price A and Price B are not linear to each other. In some cases B is 2 times as expensive, in some it is 100 times.

所有的客户以成本为

分（（SUM（A）/数（A）），100）*数量（A） 有效地，如果是小于100的所有客户的A上的平均成本将舍入为100

min( (sum(A)/count(A)) , 100 ) * count(A) Effectively, the average cost of all the customers on A will be rounded up to 100 if it is less than 100.

有没有这样的限制，基于B。

There is no such restriction on B.

我想花最少的钱，自己的商品。

I would like to spend the least amount of money on their goods.

我如何最大限度地

成本= MIN（（SUM（A）/数（A）），100）*数量（A）+和（B） 我一直看到这是一个双背包问题的一种形式，但我不能得到它的权利......

cost=min( (sum(A)/count(A)) , 100 ) * count(A) + sum(B) I keep seeing this as a form of a dual knapsack problem, but I can't get it right ...

我会很可能解决这个Python中，最有可能的，但我怀疑，问题太多。

I'd be probably solving this in Python, most likely, although I doubt that matters much.

我通过分配分数基于该XYZ和过滤做人工分析，我想了解更多的计算解决方案。

I've done manual analyses by assigning scores to x y z and filtering based upon that, I'm interested in more of a computational solution.

任何方法来推荐？

推荐答案

重述在其他地方更简单的方法。

Restated in a much easier way elsewhere.

<一个href="http://stackoverflow.com/questions/19455985/searching-for-the-best-fit-price-for-multiple-customers">Searching为最合适的价格为多个客户

这篇关于比较多的价格选择众多客户算法的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！