pulp输出0-1整数规划前三个最优解的python代码、

以下是求解-1整数规划前三个最优解的Python代码：

from pulp import *

# 创建问题
prob = LpProblem("-1 Integer Programming", LpMaximize)

# 创建变量
x1 = LpVariable("x1", , 1, LpInteger)
x2 = LpVariable("x2", , 1, LpInteger)
x3 = LpVariable("x3", , 1, LpInteger)

# 添加目标函数
prob += 5*x1 + 8*x2 + 4*x3

# 添加约束条件
prob += 2*x1 + 3*x2 + x3 <= 7
prob += x1 + 2*x2 + 3*x3 <= 6

# 求解问题
prob.solve()

# 输出前三个最优解
for i in range(3):
    # 获取最优解
    obj = value(prob.objective)
    sol = [(v.name, v.varValue) for v in prob.variables()]
    print("Objective value:", obj)
    print("Solution:", sol)
    print()
    # 添加新的约束条件，限制最优解不等于当前解
    prob += lpSum([v * v.varValue for v in prob.variables()]) <= obj - .1
    # 重新求解问题
    prob.solve()

注意：这只是一个示例代码，实际问题的求解方法可能不同。