Использовал свои алгоритмы для задачи линейного раскроя/упаковки в контейнеры, отсюда: http://www.excelworld.ru/forum/3-21304-1
Плюс немного ручной работы.
Даже получилось найти решение в 48 контейнера: 43*27 + 5*20
Раскладка во вложении

PS:
получить решение в 49 контейнеров для этого набора данных не сложно, значительно труднее найти решение в 48 контейноеров

У меня получилось 49 контейнеров: 42*27 + 7*20

Вот еще один вариант, с другим алгоритмом (получилось похоже на вариант от МатросНаЗебре)

Ну значит я не правильно понял задачу

Второй тест:
Известно 4 числа: 8-12-14-39   Желаемая сумма 111
Какой должен быть результат?

Скрытый текст
У меня получилось 15 вариантов: 1+8+12+14+37+39 = 111 2+8+12+14+36+39 = 111 3+8+12+14+35+39 = 111 4+8+12+14+34+39 = 111 5+8+12+14+33+39 = 111 6+8+12+14+32+39 = 111 7+8+12+14+31+39 = 111 8+9+12+14+29+39 = 111 8+10+12+14+28+39 = 111 8+11+12+14+27+39 = 111 8+12+13+14+25+39 = 111 8+12+14+15+23+39 = 111 8+12+14+16+22+39 = 111 8+12+14+17+21+39 = 111 8+12+14+18+20+39 = 111 какие лишние?

Cristal, проверьте работу макросов у нас с МатросНаЗебре, код выдает разный результат (например, на втором наборе данных или на других наборах)

У меня получилось такое решение, исключающее повторы, работает достаточно быстро

Я построил модель исходя из следующих соображений
Один участник собирает кубик за определенное время, другой за другое определенное время
Два участника соберут кубик (или 100 кубиков) за время меньшее, чем каждый из них в отдельности, поэтому я и определил понятие скорости сборки единицы (как обратная величина времени, затрачиваемое на сборку)
Если несколько участников участвуют в одном этапе, то общая скорость сборки получается как сумма скоростей всех участников на текущем этапе.

в конце считаем из суммарной скорости сколько нужно времени на сборку всей партии с учетом, что несколько участников собираю кубики одновременно на одном этапе
в фомуоле как раз и считается как требуемое количество кубиков деленное на суммарную скорость этапа, для избежания ошибки деления на 0 добавляю очень маленькую величину к скорости, иначе модель может не корректно считать

Эволюционный/генетический алгоритм солвера не обязательно может найти абсолютный минимум/максимум, он может упереться в локальный экстремум функции, можно несколько раз запустить поиск решения при разных стартовых значениях (либо несколько раз подряд) и выбрать лучшее решение

По Вашим данным мне удалось немного улучшить решение (26 767,4), абсолютный минимум можно найти при полном переборе всех вариантов решения, по данным исходным данным это вполне возможно.

т.к. этапы последовательны, то ищем минимальное значение суммы всех этапов, если можно было бы параллельно делать этапы, то нужно минимизировать максимальное время из всех этапов.

Приложите исходные данные в виде Excel файла

Составил собственную модель на случайных данных, не обязательно получилось оптимальное решение.
Для 10 участников и 5 этапах можно попробовать решить задачу полным перебором (5^10 = 9 765 625 комбинаций) и найти оптимальное решение

Распределение "жадным" алгоритмом и вручную

Квадратные скобки относятся к функции ТЕКСТ для формата вычисляемого числа,
в части формулы: ТЕКСТ(...вычисления...;"[>2E8]0;;\0") будет возвращаться число в текстовом виде, если оно больше значения 200 млн (2*10^8) и "0" во всех остальных случаях
при этом ...вычисления... рассчитываются по формуле: СЧЁТЕСЛИ(A$2:A$910;A$2:A$910)*10^8+A$2:A$910
т.е. количество повторов каждого значения умножается на 10^8 и прибавляется само значение, для всех случаев повторов более 2 (значение более чем 2*10^8), сохраняем число иначе "зануляем" его с помощью функции ТЕКСТ

Можно использовать надстройку "Поиск решения"
получилось подобрать А - 540, Б - 23
Нужно проверить в реальных условиях, у "поиска решения" есть ограничение в 200 изменяемых ячеек (в данном случае можно использовать OpenSolver)

Еще вариант, формула массива:

сводная

Как вариант - Сводная таблица с сортировкой

По вопросу темы "ПОИСК НАИБОЛЕЕ ПОВТОРЯЮЩЕГОСЯ ЗНАЧЕНИЯ В EXCEL", Для чисел подойдет:

Если заканчивается на "а" - Д
Если на "в" - М
Иначе неизвестно
Если нет пробела, то пустая строка

На всякий случай, если заканчивается на "ва" - Д
Вдруг будут иностранные фамилии

Так уже есть что то подобное: Подбор слагаемых под нужную сумму и Задача о рюкзаке

В задаче "Сумма подмножеств" (подбор слагаемых под нужную сумму) есть вариант полного перебора с использованием МВиГ и выводом всех возможных вариантов
А тот же "рюкзак", если его применить к текущей задаче, лучше решать динамическим программированием, где в качестве цены нужно задать отклонение цены от среднего коэффициента и выбрать тот вариант, в котором будет наименьшее суммарное отклонение.

Внес поправки в модель:
Сделал возможность округлять цены до кратности в копейках (1, 5, 10, 50, 100 копеек), чтобы не было проблем при добавлении к цене НДС и получалось целое число
Добавил возможность работать с дробным количеством (3 знака после запятой), за счет округления итоговая сумма может отклоняться от искомой на несколько копеек
Дополнил строки, можно использовать перечень из 100 позиций

Не ставил перед собой задачу - поиск наилучшего результата корректировки, при ограничении на сколько копеек можно менять цену и так получится приемлемый результат, который рассчитывается очень быстро

Вариант решения:
1. Определяем новые цены для получения нужной суммы, возможны варианты:
1.1. Округляем цены до копеек с учетом пропорционального множителя
1.2. Округляем цены вниз
1.3. Округляем ценны вверх
1.4. Любое другое округление

В результате п.1. получаем приближенную сумму, она может быть больше или меньше искомой

2. Подбираем корректировки цен, которые приведут к минимальному отклонению суммы от нужной
Корректируем на целые копейки, задачу сводим к решению задачи "сумма подмножеств" с помощью динамического программирования, где в качестве слагаемых будут количества

3. Для наименьшего отклонения от пропорционального коэффициента:
задаем ограничение - на сколько можно менять цену в копейках
сортируем цены от наибольшей к наименьшей, что при решении задачи "сумма подмножеств" будет давать корректировки наибольших цен

В примере получилось, что допустимо корректировать цены не более чем на 2 копейки при любом из вариантов первоначального округления.

Еще вариант, формула массива:

Вариант решения через "Поиск решения" при котором пытаемся найти оптимальное решение (наименьшее отклонение от среднего)
Модель линейная, поэтому считает относительно быстро
Можно использовать как стандартный "Поиск решения" так и OpenSolver

13 чисел на 3 корзины - 1,5 миллиона вариантов (3^13 = 1 594 323)
Можно все их перебрать и выбрать лучшее или допустимое
"вручную" подобрал следующее решение (относительно равномерно):
0,82+8,66+2,803+2,54 = 14,823
4,2+0,87+6,05+3+0,7 = 14,82
2,136+0,289+9,1+3,269 = 14,794

Как понял (см вложение)
Про "вариант 2" напишите подробнее, что нужно

По математике.
Возможно подойдет метод Кларка-Райта который очень близок к поставленной задаче
Для упрощения изначально определяем расстояния между точками по координатам (по прямой) по данной матрице находим циклы методом Кларка-Райта
Если есть возможность построить расстояния по дорогам (с учетом рек, переездов, одностороннего движения и т.п.) - то делаем точную матрицу расстояний и решаем для каждого цикла задачу коммивояжера, улучшая решение.

Можно также сгруппировать точки методом k-средних, а затем использовать "коммивояжера" для каждой группы.

Метод Кларка-Райта - делал на VBA
Задачу коммивояжера, также реализовывал разными способами
k-средних (k-means) тоже есть решения

Еще вариант формулы

Ну и моя формула, раз сделал (по сути тоже самое)