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問題 No.453 製薬会社
ユーザー Yuki_UtaaiYuki_Utaai
提出日時 2018-03-20 12:56:19
言語 PyPy3
(7.3.15)
結果
WA  
実行時間 -
コード長 1,106 bytes
コンパイル時間 264 ms
コンパイル使用メモリ 82,252 KB
実行使用メモリ 82,484 KB
最終ジャッジ日時 2024-06-23 17:20:04
合計ジャッジ時間 12,467 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge2 / judge4
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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 1,136 ms
82,156 KB
testcase_01 AC 1,193 ms
82,484 KB
testcase_02 WA -
testcase_03 AC 1,113 ms
81,580 KB
testcase_04 WA -
testcase_05 WA -
testcase_06 WA -
testcase_07 WA -
testcase_08 WA -
testcase_09 AC 1,083 ms
81,336 KB
testcase_10 WA -
testcase_11 WA -
testcase_12 WA -
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ソースコード

diff # 

import random	
import math

def annealingoptimize(T=12000, cool=0.99994):
    dimension=2
    step=(C+D-11)*1.5/1989+0.01
    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(8):
    kkk=annealingoptimize()
    cost=costf(kkk)
    ans=max(ans,cost)
#    print (kkk, cost)
print(ans)
0