在多约束条件下计算订单结构最优解

需求内容：
这是贯信“订货会”app的一个升级功能。现有app能完成订单的人工输入，和一定范围的约束控制，并通过各种报表展现约束和实际订单的偏差。目前app的投入资金上千万，商业产值也过千万，目前已合作的品牌超过300家。App服务研发团队超过40人，主要使用PC服务器和iPad作为客户端，后台基于Java+Oracle技术。新的订单计算模型中基础数据和约束条件都缓存在Redis中，可供独立的计算程序调用。
希望能与高校的计算机、应用数学、金融相关专业实验室进行合作。作为机器学习应用领域技术问题，希望能有一位至少是硕士生导师级的教授领衔，指导算法选型和验证性开发工作。由于贯信公司技术团队对Python/Java 的开发能力尚可，希望能联合参与后续的技术改造和系统对接上。
合作方式：技术转让、联合开发、委托研发、委托团队、专家长期技术服务