結果

問題 No.648 　お　や　す　み　
ユーザー Yuki_UtaaiYuki_Utaai
提出日時 2018-05-27 23:50:23
言語 Python3
(3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0)
結果
WA  
実行時間 -
コード長 2,985 bytes
コンパイル時間 89 ms
コンパイル使用メモリ 12,928 KB
実行使用メモリ 11,776 KB
最終ジャッジ日時 2024-06-30 07:37:08
合計ジャッジ時間 114,870 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge5 / judge4
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テストケース

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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
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11,520 KB
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11,648 KB
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testcase_83 WA -
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ソースコード

diff # 

import random

#--------粒　子　群　最　適　化------------------------------

#評価関数: 
def criterion(x, y):
    z=-abs(k-(x*(x+1))/2)
    if x<0:
      z=-1000000

    return z

#粒子の位置の更新を行う関数
def update_position(x, y, vx, vy):
    new_x = x + vx
    new_y = y + vy
    return new_x, new_y

#粒子の速度の更新を行う関数
def update_velocity(x, y, vx, vy, p, g, w=0.5, ro_max=1,v_max=10):
    #パラメーターroはランダムに与える
    ro1 = random.uniform(0, ro_max)
    ro2 = random.uniform(0, ro_max)
    #粒子速度の更新を行う
    new_vx = int(w * vx + ro1 * (p[0] - x) + ro2 * (g[0] - x))
    if abs(new_vx)>v_max:
        new_vx=int(v_max*new_vx/abs(new_vx))

    new_vy = w * vy + ro1 * (p[1] - y) + ro2 * (g[1] - y)
    return new_vx, new_vy

def main():
    N = 600  #粒子の数
    x_min, x_max = 0, k
    y_min, y_max = 0, 0
    #粒子位置, 速度, パーソナルベスト, グローバルベストの初期化を行う
    ps = [[random.randint(x_min, x_max), random.uniform(y_min, y_max)] for i in range(N)]
    vs = [[0.0, 0.0] for i in range(N)]

    personal_best_positions = list(ps)
    personal_best_scores = [criterion(p[0], p[1]) for p in ps]
    best_particle = personal_best_scores.index(max(personal_best_scores))
    global_best_position = personal_best_positions[best_particle]



    T = 300  #世代数(ループの回数)
    for t in range(T):
        for n in range(N):
            x, y = ps[n][0], ps[n][1]
            vx, vy = vs[n][0], vs[n][1]
            p = personal_best_positions[n]

            #粒子の位置の更新を行う
            new_x, new_y = update_position(x, y, vx, vy)
            ps[n] = [new_x, new_y]

            #粒子の速度の更新を行う
            new_vx, new_vy = update_velocity(new_x, new_y, vx, vy, p, global_best_position)
            vs[n] = [new_vx, new_vy]

            #評価値を求め, パーソナルベストの更新を行う
            score = criterion(new_x, new_y)
            if score > personal_best_scores[n]:
                personal_best_scores[n] = score
                personal_best_positions[n] = [new_x, new_y]

        #グローバルベストの更新を行う
        best_particle = personal_best_scores.index(max(personal_best_scores))
        global_best_position = personal_best_positions[best_particle]

        if k==(global_best_position[0]*(global_best_position[0]+1))//2:
          print("YES")
          print(global_best_position[0])
          exit()
 


    #最適解

    print(max(personal_best_scores), global_best_position)
    return max(personal_best_scores), global_best_position[0], global_best_position[1]
#--------------------------------------------------------------

k=int(input())
best=100000000000000
xx=0
yy=0
for i in range(3):
    kouho_best, kouho_x, kouho_y=main()
    if best>kouho_best:
        best=kouho_best
        xx=kouho_x
        yy=kouho_y
 
print("NO")
0