有多种物品和多个背包都为规则长方体，且物品和背包都有长、宽、高、体积、重量、一定数量，现需把物品放到背包里，装载时采用“密度递增”的定序规则和“占角策略”的定位规则，将密度最小的货物第一个放入原点所在的角落，依次填充背包。同时在货物摆放过程中，设置重量约束，体积约束、三维尺寸约束（即长、宽、高约束），背包重量平衡约束，直到剩余空间不再支持继续放入货物。以背包空间利用率最大为目标函数，求解货物摆放情况。请用Python对上述问题举一个例子补充数据建模求解，并输出最优装载方案，详细至哪个背包放了哪种物品多少个

假设有两个背包，它们的长、宽、高分别为10、10、10。现有三种物品，它们的属性如下：

物品1：长5、宽5、高5、体积125、重量10、数量10
物品2：长8、宽8、高8、体积512、重量20、数量5
物品3：长6、宽6、高6、体积216、重量15、数量8

根据密度递增的定序规则，我们需要先将密度最小的物品1放入原点所在的角落。根据占角策略的定位规则，我们将物品1放入第一个背包的原点角落。

接下来，我们需要依次填充背包，直到剩余空间不再支持继续放入货物。根据贪心算法的思想，我们每次都选择密度最大的物品放入背包。

首先，计算每种物品的密度（即体积/重量）。物品1的密度为12.5，物品2的密度为25.6，物品3的密度为14.4。因此，我们先选择物品2放入背包。由于物品2的体积比剩余空间大，我们需要找到一个位置可以放入部分物品2。

根据占角策略的定位规则，我们将物品2放入第一个背包的一个角落，然后再将剩余部分的物品2放入第二个背包。

接下来，我们选择物品3放入背包。由于物品3的体积比剩余空间大，我们需要找到一个位置可以放入部分物品3。根据贪心算法的思想，我们选择第一个背包中剩余空间密度最大的位置放入部分物品3。

最后，我们选择物品1放入背包。由于物品1的体积比剩余空间大，我们需要找到一个位置可以放入部分物品1。根据贪心算法的思想，我们选择第二个背包中剩余空间密度最大的位置放入部分物品1。

经过上述过程，我们得到了最优装载方案，详细至哪个背包放了哪种物品多少个：

第一个背包：
- 物品2：数量5
- 物品3：数量8

第二个背包：
- 物品1：数量5
- 物品2：数量残缺，占据部分空间