变种背包问题是指在传统的背包问题中，增加了一些限制条件。在添加下界限的情况下，我们需要考虑物品的数量不仅受到背包容量的限制，还受到物品的下界限的限制。

下面是一个使用动态规划解决变种背包问题（添加下界限）的示例代码：

def knapsack_with_lower_bound(weights, values, lower_bounds, capacity):
    n = len(weights)
    dp = [[0] * (capacity + 1) for _ in range(n + 1)]

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, capacity + 1):
            if weights[i - 1] <= j:
                # 计算当前物品的价值
                val = values[i - 1] + dp[i - 1][j - weights[i - 1]]
                
                # 检查下界限
                if dp[i - 1][j] < lower_bounds[i - 1]:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], val)
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], val, dp[i][j - weights[i - 1]])
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - weights[i - 1]])

    return dp[n][capacity]

在这个示例代码中，我们使用动态规划的思想来解决背包问题。我们使用一个二维数组 dp 来保存每个子问题的解。其中 dp[i][j] 表示前 i 个物品在背包容量为 j 时能够获得的最大价值。

对于每个子问题，我们考虑两种情况：选择第 i 个物品或者不选择第 i 个物品。如果选择第 i 个物品，我们需要判断当前的背包容量是否满足下界限要求。如果满足，则计算当前物品的价值，并从剩余容量中减去当前物品的重量。否则，我们不选择当前物品，直接使用上一个子问题的解。

最后，返回 dp[n][capacity]，即为问题的最优解。

需要注意的是，这个示例代码中的 weights、values、lower_bounds 和 capacity 分别表示物品的重量、价值、下界限和背包的容量。在使用时，需要根据具体问题进行调整。