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，现需求解以怎样的方案把物品放到背包里，可以使背包的体积利用率最大。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，之后再利用三空间分割规则对剩余空间划分，重复此过程。同时在货物摆放过程中，我们又设定了重量约束，背包重量平衡约束，体积约束、三维尺寸约束（即长、宽、高约束），直到剩余空间不再支持继续放入货物，从而得出空间利用率以及货物摆放情况。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，分别为长方体A和长方体B，它们的长、宽、高分别为10、20、30和15、25、35，体积和重量分别为6000和2000，可以放置的物品有三种，分别为物品1、物品2和物品3，它们的长、宽、高、体积、重量和数量如下表所示：

| 物品 | 长 | 宽 | 高 | 体积 | 重量 | 数量 |
| :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: |
| 1 | 5 | 5 | 5 | 125 | 10 | 10 |
| 2 | 10 | 10 | 10 | 1000 | 20 | 5 |
| 3 | 15 | 15 | 15 | 3375 | 30 | 3 |

首先，我们需要对物品进行排序，按照密度递增的规则排序，计算每个物品的密度，即体积与重量的比值，然后按照密度从小到大进行排序。排序后的结果如下表所示：

| 物品 | 长 | 宽 | 高 | 体积 | 重量 | 数量 | 密度 |
| :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: |
| 1 | 5 | 5 | 5 | 125 | 10 | 10 | 12.5 |
| 2 | 10 | 10 | 10 | 1000 | 20 | 5 | 50 |
| 3 | 15 | 15 | 15 | 3375 | 30 | 3 | 112.5|

然后，我们按照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，即将物品1放入长方体A的原点。然后，我们利用三空间分割规则将长方体A划分为八个小长方体，每个小长方体的长、宽、高分别为5、10、15，然后将密度第二小的货物放入这八个小长方体中的一个，放置的顺序为先放长、再放宽、最后放高。由于物品2的体积为1000，无法放入任何一个小长方体中，因此我们将物品2放入长方体B中。然后，我们再将长方体B划分为八个小长方体，每个小长方体的长、宽、高分别为7.5、12.5、17.5，然后将密度第三小的货物放入这八个小长方体中的一个。由于物品3的体积为3375，无法放入任何一个小长方体中，因此我们无法再放置任何物品了。

最后，我们统计长方体A和长方体B中放置的物品数量以及利用率，结果如下：

长方体A中放置的物品：物品1，数量10个
长方体B中放置的物品：物品2，数量5个；物品3，数量3个
长方体A的利用率为：10 * 125 / 6000 = 20.83%
长方体B的利用率为：8 * 1000 / 2000 + 3 * 3375 / 6000 = 95.83%

Python代码如下：