Javascript 选择具有目标金额的项目的最佳组合

我正在创建一个膳食计划生成器（NodeJS/Javascript和MongoDB），其中还包含一个随机化函数。我有一个MongoDB 400k配方对象

配方对象样本：

{"name": "Roasted Beef", "calories": 450, "carbs":10 , "fats": 20.2 , "proteins": 55.4}

（这是一个50条记录的食谱样本：）

（这里是一个真正的JSON转储，用于存储超过40万个菜谱：您可以忽略“\u id”和“\u v”字段）

假设用户需要生成膳食计划（最少3个和最多6个配方对象的组合），以使以下总数（其所有对象中所有值的总和）大致在目标范围内。但您也可以更改每个配方的上菜量，这是其所有值的乘数，可以是以下任意值：1、1.5、2、2.5、3、3.5或4。这个乘数是必要的，因为我们找不到在添加时总是符合目标的食物，所以我们需要改变服务量以达到目标

示例：生成包含以下内容的用餐计划：

Total calories: 2,000
carbs: [20-50]
fats: [40-70]
proteins: [40-90]

因此，假设我们做3份食谱，2.5份另一份，1份第三份，以达到目标

我想到了一个解决方案，迭代一组随机选择的1000个食谱，然后尝试所有的组合，每个组合都有不同的服务大小，以匹配目标。或者是一个递归函数，它会随机挑选一顿饭，然后尝试寻找另一顿饭，并尝试更改它的份量，等等，直到我们达到目标

用餐计划应该尽可能地随机，所以这里的目标不仅仅是优化目标，还要尽可能地保持事情的随机性

这类问题有什么已知的解决方案吗？只是为了避免重新发明轮子，如果已知任何算法可以解决这个问题

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谢谢你的帮助

嗯，我不知道一个好的算法。但这只是对递归方法的一个警告，对于简单的约束，它应该工作得相当好。但是，当选择极端约束条件时（假设我们在列表中选择一个配方，它是帕累托最小值，将值乘以3并将其设置为最大值，那么3倍的配方可能是唯一的解决方案），仅尝试随机组合就可以通过极端数量的组合

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您应该尽量限制选项，而不排除任何可行的组合（如果您希望保留最大的随机性）。如果你能使它有可能有一个可行的结果，它可以减少食谱，必须进行测试（或如果条件足够彻底，以确保它，你可以避免完全回溯）。就像单参数一样，这很简单：如果参数a有k max，并且从参数中有m的配方开始，那么min（参数a）*2+mSo您自己尝试过什么？卡路里是否总是固定的，或者它也可能被表示为范围限制？@ScottSauyetI试图选择所有在期望范围+/-8%内的配方作为保证金，虽然有效，但选项非常有限，并且大部分时间都在重复。这就是为什么我决定，我将需要计算总目标（以克为单位），然后开始在随机膳食上迭代，并调整每个膳食的份量，以达到目标。@ScottSauyet卡路里总是固定的，但可能有一个误差幅度没有问题。然后我会像其他人一样表达它，比如说

[1840-2160]

并将所有误差范围嵌入这些固定值中。否则，算法将变得不必要的复杂。谢谢你的想法！我们将对此进行更多的研究。