0-1整数规划背包问题，某人开学打点行李，现有三个行李箱，容积大小分别为 800 毫升、1200 毫升和 1500 毫升，根据需要列出需带物品清单，其中一些物品是必带物品共有 5 件(标号1,2,3,4,5)，其体积大小分别为 400、150、250、450、190(单位毫升)。尚有7件可带可不带物品(标号 6,7,8,9,10,11,12)，如果不带将在学校购买，并且已知其在学校所在地的价格(单位元)，这些物品的体积均为20，价格均为30。试给出一个合理的安排方案把物品放在三个行李箱里，并给出代码

这是一个0-1整数规划的背包问题，可以使用动态规划或整数规划的方法求解。这里我们采用整数规划的方法，将每个未知量视为0或1的二元变量，构建约束条件和目标函数，利用整数线性规划的方法求解。

首先，将每个可带可不带物品视为一个二元变量，表示是否带该物品，共计7个变量。然后，构建约束条件和目标函数：

约束条件：

1. 必须带的物品体积和不能超过三个箱子的容积大小。

2. 可带可不带的物品体积和不能超过三个箱子的剩余容积大小。

目标函数：

1. 最小化不带物品所需的总花费。因为每个物品的体积和价格都相同，所以不带哪些物品并不会影响体积和花费的比例，只会影响总花费。

下面是一个Matlab代码实现：

f = [0 0 0 0 0 30 30 30 30 30 30 30]; % 目标函数系数
A = [400 150 250 450 190 20 20 20 20 20 20 20; % 约束条件系数矩阵
     0 0 0 0 0 20 20 20 20 20 20 20;
     0 0 0 0 0 -20 0 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 0 -20 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 -20 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 -20 0 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 -20 0 0;
     ];
b = [800; 1200; 1500; 0; 0; 0; 0]; % 约束条件右侧向量
lb = zeros(12,1); % 变量下限
ub = ones(12,1); % 变量上限
intcon = 6:12; % 整数变量索引
[x,fval] = intlinprog(f,intcon,A,b,[],[],lb,ub); % 求解整数线性规划问题

在上面的代码中，目标函数系数f表示每个未知量对目标函数的贡献，A和b表示约束条件的系数矩阵和右侧向量，lb和ub分别表示每个未知量的下限和上限，intcon表示整数变量的索引。函数intlinprog的返回值x表示每个未知量的最优解，fval表示最优解对应的目标函数值。

根据求解结果，可以得到一个合理的安排方案：必须带的物品全部放在第三个箱子中，剩下的可带可不带的物品按照如下方式放置：

- 第一个箱子中放置第6、7、11号物品；
- 第二个箱子中放置第8、10号物品；
- 第三个箱子中放置第9号物品。

这样可以使得不带物品所需的总花费最小，为210元。