分支限界最佳调度问题伪代码

分支限界算法通常用于求解最优化问题，如旅行商问题、零一背包问题等。以下是解决这类问题的一个基本伪代码框架，特别是针对最小子集选择（Best-First Search）的分支限界策略：

function BranchAndBound(problem):
    open_set = PriorityQueue()  // 开放列表，优先级队列
    open_set.enqueue(problem.root)  // 将初始状态加入开放列表

    while not open_set.isEmpty():
        current_state = open_set.dequeue()  // 取出当前最优状态

        if problem.isSolution(current_state):  // 如果找到解决方案
            return current_state

        expanded_states = expand(current_state)  // 扩展当前状态得到所有子状态
        for state in expanded_states:
            new_cost = computeCost(state)  // 计算新状态的成本
            if problem.isPruned(new_cost):  // 如果子节点可以剪枝（太昂贵）
                continue
            else:
                open_set.enqueue(state)

    return None  // 没有找到满足条件的解，返回null 或者无解信息

// 辅助函数
function expand(state):
    # 根据状态的特性生成子状态
    return [state.applyAction(action) for action in possibleActions(state)]

function computeCost(state):
    # 计算从根到当前状态的成本
    return state.cost + heuristic(state)

function isSolution(state):
    # 判断是否达到问题的目标状态
    return checkIfProblemSolved(state)

function isPruned(cost):
    # 判断是否因成本过高而无需继续搜索
    return cost > somePredefinedThreshold