还是劝楼主一句吧，这个问题比你想象的要复杂的多，因为没有必然的结果，甚至你程序正序倒序的变化都可能导致结果的不同。当然没有必然结果，实际上是因为你可能找不到足够优化的算法，使得你的程序能够在现存的任何一台机器上跑起来，包括银河这一类的。当然你要是降低问题的复杂程度还可以考虑，比如把现在的未知量都变成已知。
这种问题是典型的背包问题，属于线性优化中的NP完全问题，这一类问题至今都没有数学证明，只是给出了大量相似的数学问题，并被证明互相是等价的。
举个我知道的例子吧，类似jixingzhong(瞌睡虫·星辰)说的那个帖中集装箱的问题：一定数量的车，每天早上给超市送东西，再把另一些东西送回来。你要根据每次给出的不同超市数量，车的数量，物品的组成结构分析最省油的办法。
我同学做这个的时候，作了一个13个超市的分析，他在南开之星上跑了一个下午，这个貌似是现存国际上最好的，但仅仅是他的答案现在通用数据范本中最省油的，换一组数据就不是了。
ps：南开之星是南开大学的一个使用了800个Intel 3.06GHz处理器,运算峰值为每秒5万亿次计算机群，他当时申请了大概10%的资源。
