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問題 No.453 製薬会社
ユーザー Yuki_Utaai
提出日時 2018-03-19 17:24:10
言語 Python3
(3.13.1 + numpy 2.2.1 + scipy 1.14.1)
結果
WA  
実行時間 -
コード長 1,083 bytes
コンパイル時間 307 ms
コンパイル使用メモリ 12,160 KB
実行使用メモリ 10,880 KB
最終ジャッジ日時 2025-01-02 16:34:52
合計ジャッジ時間 16,600 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge2 / judge4
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ファイルパターン 結果
sample AC * 1 WA * 3
other WA * 9
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ソースコード

diff # 

import random	
import math

def annealingoptimize(T=10000, cool=0.99982, step=1):
    dimension=2

    vec=[C*0.7,D*0.7]
    newvec = vec[:]
    while T > 0.0001:
        i = random.randint(0, dimension-1)
        dir = random.random()
        dir = (dir - 0.5) * step

        if i==0:
            stock_c=C-0.75*(vec[0]+dir)-2/7*vec[1]
            stock_d=D-0.25*(vec[0]+dir)-5/7*vec[1]
        else:
            stock_c=C-0.75*vec[0]-2/7*(vec[1]+dir)
            stock_d=D-0.25*vec[0]-5/7*(vec[1]+dir)

        if stock_c<0 or stock_d<0:
            newvec[i] = vec[i]
        else:
            newvec[i] = vec[i] + dir

        newcost = costf(newvec)
        cost = costf(vec)

        p = pow(math.e, -abs(newcost - cost) / T)

        if(newcost > cost or random.random() < p):
            vec[i] = newvec[i]
        T = T * cool
    return vec
	
def costf(vec):
    return (1000*vec[0]+2000*vec[1])

C,D=[int(i) for i in input().split()]
ans=0
k_min=[]
for i in range(5):
    kkk=annealingoptimize()
    cost=costf(kkk)
    ans=max(ans,cost)
#    print (kkk, cost)
print(ans)
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