[发明专利]确定最优解的方法、补货方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种确定最优解的方法，其特征在于，包括：

根据贪心算法和事件目标对第k个事件状态向后模拟n步得到向后模拟第n步时的若干个局部解，补全所述向后模拟第n步时得到的局部解得到对应的完整解；

根据所述事件目标确定所有所述完整解中的最优完整解；根据所述最优完整解回溯至向后模拟第1步时得到的对应的局部解作为最优局部解，在所述第k个事件状态下执行所述最优局部解；

其中，所述k满足0≤k≤p，所述p为所述事件状态的总数，所述n的值为向后模拟的模拟步数的总数，所述n满足n≥1，所述k和所述n还满足n+k＜p。

2.根据权利要求1所述的确定最优解的方法，其特征在于，

在根据贪心算法和事件目标对第k个事件状态向后模拟n步得到向后模拟第n步时的若干个局部解之前，判断所述k的值是否小于p，如是，则继续执行根据贪心算法和事件目标对第k个事件状态向后模拟n步得到向后模拟第n步时的若干个局部解的操作。

3.根据权利要求2所述的确定最优解的方法，其特征在于，在所述第k个事件状态下执行所述最优局部解之后，将所述k的值加一，重复执行判断所述k的值是否小于p的操作直至所述k的值大于或等于p为止。

4.根据权利要求1所述的确定最优解的方法，其特征在于，

在根据贪心算法和事件目标对第k个事件状态向后模拟n步得到向后模拟第n步时的若干个局部解之前，初始化第k个事件状态当前的模拟步数i的值为0；

根据贪心算法和事件目标对第k个事件状态向后模拟n步得到向后模拟第n步时的若干个局部解具体为：

当所述i的值为0时，根据所述贪心算法和所述事件目标对所述第k个事件状态向后模拟1步，得到向后模拟第1步时的若干个局部解，将所述i的值加一；

当所述i的值不为0且小于n时，根据所述贪心算法和所述事件目标，分别对向后模拟第i步时所得到的每个局部解向后模拟1步，得到向后模拟第i+1步时的若干个局部解，并将所述i的值加一。

5.根据权利要求4所述的确定最优解的方法，其特征在于，

当所述i的值为0时，根据所述贪心算法和所述事件目标对所述第k个事件状态向后模拟1步，得到向后模拟第1步时的若干个局部解，将所述i的值加一，具体为：

当所述i的值为0时，根据所述贪心算法确定在第k个事件状态下满足所述事件目标的前若干个局部解作为向后模拟第1步时的若干个局部解，向后模拟第1步时的每个局部解构成一个暂时事件状态k+1，将所述i的值加一；

当所述i的值不为0且小于n时，根据所述贪心算法和所述事件目标，分别对向后模拟第i步时所得到的若干个局部解向后模拟1步，得到向后模拟第i+1步时的局部解，将所述i的值加一，具体为：

当所述i的值不为0且小于n时，根据所述贪心算法分别确定若干个暂时事件状态k+i下满足所述事件目标的前若干个局部解，将所有在暂时事件状态k+i下满足所述事件目标的前若干个局部解作为向后模拟第i+1步时的局部解，向后模拟第i+1步时的每个局部解构成一个暂时时间状态k+i+1，将所述i的值加一。

6.根据权利要求1～5任一项所述的确定最优解的方法，其特征在于，根据所述事件目标确定所有所述完整解中的最优完整解，具体为：

确定各个所述完整解的目标函数值，根据所述事件目标确定其中一个所述完整解的目标函数值作为最优目标函数值，将所述最优目标函数值对应的完整解作为最优完整解。