Оптимизация проблемы ветвления, проблема выбора правильного пути

Question

Я работаю над поиском оптимального пути между двумя состояниями заряда для электромобиля c. У меня есть функция, которая строит все возможные пути из начального состояния заряда, учитывая, что он может либо заряжать, разряжать, либо ничего не делать, как показано на рисунке ниже.

Функция работает и выдает правильные пути, но я хочу исключить пути, которые не могли привести к окончательному состоянию заряда. Я пытался использовать оператор if, но некоторые пути не исключаются, что должно быть. Любая помощь в том, где я ошибаюсь с логикой c, была бы очень полезна, спасибо !!

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy as sp
import gurobipy as gpy
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
pd.set_option('display.max_rows', 500)
#SOCs need to be converted to float numbers
#Initial SOC
iSOC=float(50)
#Target SOC
tSOC=float(56)
step1=2
step=5
def myFunction(base, plus):
#     variable to hold the number of steps left
#     variable needs to be one greater than step because length of bas starts at 1, not 0
    numOfStepsLeft = step + 1
    #Initialize result array
    result = []
    #For Each tuple in entry
    for bas in base:
        #Get Last Element
        lastElem = bas[-1:][0]
#         if the absolute value of the terminal state of charge minus the last element
#         in the row is greater the the number of steps left times the charge amount per step
        if(abs(tSOC - lastElem)>((numOfStepsLeft-len(bas))*step1)):
            print(base[-1])
#             ##delete the row that contains the lastElem which satisifies above condition
            del base[-1:][0]
#             ##continue key word is used to skip inner for loop and go to next iteration of 
#             ##outer for loop
            continue
        #For Each element to add
        for x in plus:
            # Append a tuple composed of base + sum(lastElement & element to add)
            result.append(bas + ( (lastElem+x),) )
    # Return result
    return result
df = [(iSOC,)]
for i in range(step):
#     add = [step1,0,-step1]
    df=myFunction(df, [step1,0,-step1])
#df1 is possible options to charge/discharge the battery with the defined step size in the given time
df1=pd.DataFrame(df) 
print(df1)

Кроме того, любые идеи относительно лучшей стратегии сокращения числа путей были бы очень добро пожаловать. Спасибо !!