对整数问题的介绍及解决方法之一
介绍
整数规划（IP）是线性规划（LP）的一种特殊情况，其中决策变量受限于整数值。也就是说，诸如2.5或4.2之类的值不可能是这些问题的解。
这个要求被视为LP的附加约束，从而使得寻找最优解的过程更具挑战性。
在现实生活中，我们面临的许多问题都采用IP的形式。例如，资本预算和分配，我们决定要进行哪些投资，需要决策变量是二进制的，并且只能取值为0和1。房地产中的选址问题，车辆路径以及调度问题很可能也属于这一类。
在本文中，我们将探讨一种用于解决整数问题（IP）的算法，即分支界限算法。
我将借鉴Cornuejols和Tütüncü的书《金融优化方法》中的例子，但加入了我自己的直观解释和当然，这些算法的Python实现。
分支界限算法
分支界限算法是解决IP问题的最流行方法之一。该算法将主问题分解为较小的子问题（分支），通过这样做，能够尝试其中一些解，并随后消除其中一些解集（剪枝/修剪），当这些解集不比当前/最初的解更好时。
这可能有些难以理解，但通过一个例子会更容易。
问题0是我们的原始整数问题。请注意，它是一个带有附加约束的简单线性规划问题。