即便 如此 ， 也 请 注意 ， 给定 一 组 n 个 产品 ， 有 2n 个 可能 的 分类 。 这 使得 优化 问题 成为 一 个 计算 密集型 过程 。 对于 大量 产品 而 言 ， 评估 所有 可能 的 组合 是 不切实际 的 。 因此 ， 分类 通常 按 类别 （ 例如 谷类 ） 、 位置 和 其他 条件 进行 划分 ， 以 减少 变量 数量 。 优化 模型 试图 将 排列 数 “ 修 剪 ” 到 一 个 可行 的 子集 。

Even so note that , given a set of n products , there are 2n possible assortments . This makes the optimization problem a computationally intensive process . Evaluating all possible combinations is impractical with a large number of products . So typically , assortments are segmented by category ( for example , cereals ) , location and other criteria to reduce the number of variables . Optimization models try to “ prune ” the number of permutations to a workable subset .
