【组合优化问题】找到最合适的配方

假设我有1000种原料，每种原料所含营养成分不同，而且价格不同

现在需要从中最多挑选4种原料，混合获得特定指标新产品（例如要求新产品fat>=6,protein>=11,Ca>=0.75）。

混合配方肯定会有很多种，需要从中挑选价格尽量低的配方。

混合指标的计算方式采用加权平均，如50%的m_1+50%的m_2==>{fat:5.5,protein:10.75,Ca:0.75,price:150}

如果暴力计算，时间复杂度会达到O(1000^4)，这样能获得最优解。如何在兼顾时间的情况下，获取近似最优解呢？能有Python的解决方法最好。多谢多谢~

感觉可以抽象成有约束条件的fuzzy背包问题

我记得我在哪里见过这个问题。用动态规划解决的好像_(:з」∠)_。如有帮助请采纳啊~

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