У меня есть проблема, которая требует, чтобы я написал программу для распределения x количества рыбы по x количеству волков.Вот точный вопрос.
50 голодных волков отправились на рыбалку и поймали 50 рыб.Теперь им нужно выделить среди них 50 одинаковых рыб.Их демократическая система работает следующим образом: все волки ранжируются по старшинству.Во-первых, самый старший волк (называемый «вожак стаи») предлагает план распределения, в котором точно указано, сколько рыбы будет добывать каждый волк.50 волков проголосовали бы за план (без обмана), и он прошел бы, если бы за него проголосовало больше или равное половине волков.Если это пройдет, волки забирают свою рыбу и едят ее.Если это не удастся, тот, кто предложил план (в данном случае, лидер стаи), будет убит, а затем второй самый старший волк займет место «лидера стаи» и предложит свой план.Мы повторяем тот же процесс выше в порядке старшинства, пока чей-то план не будет принят.Предположим, что каждый волк принимает свое решение исходя из следующих приоритетов:
- Он не хочет умирать.
- Учитывая, что он не умрет, он предпочел бы добыть как можно больше рыбы.
- Учитывая, что он получит такое же количество рыб, он предпочел бы умереть как можно большему числу других волков.
Я написал большую часть логики, но я не уверен, какоптимизировать распределение, чтобы оно правильно соответствовало приоритетам.Если бы кто-нибудь мог указать мне правильное направление, я был бы более чем рад выяснить остальное, возможно, есть модуль, который я мог бы использовать на основе биномиального распределения (scipy, pandas)
Вот мой кодпока что.
import math
import numpy as np
def findDistribution(num_w, num_f):
ranked_wolves = list(range(num_w+1))[1:] # 1-50
distribution = [0]*num_w
for index, pack_leader in enumerate(ranked_wolves):
num_w = len(ranked_wolves[index:])
wolfpack = distribution[index:]
remaining_fish = num_f
# If Wolf is last one then takes all fish
if len(wolfpack) == 1:
distribution[index] = remaining_fish
break
for wolf, value in enumerate(distribution[index:]):
portion = remaining_fish/len(wolfpack)
if wolf == 0:
amount = math.ceil(portion)
distribution[index] = amount # Pack LEader Gets the Most
wolfpack.pop()
remaining_fish-= amount
continue
else:
amount = math.ceil(portion)
distribution[index+wolf] = amount
wolfpack.pop()
remaining_fish -= amount
# Voting
# Count all wolves with same number of fish
mode = stats.mode(distribution[index:])
total_votes = len(distribution[index:])
vote_no = mode.count[0]
vote_yes = total_votes - vote_no
# If more wolves without food than wolves with food
if num_f/len(distribution[index:]) < .5:
distribution[index] = -1
# Going to get same number of fish so vote no
elif vote_yes >= vote_no :
break
else:
distribution[index] = -1
# Return a tuple, with first value being the wolf number whose proposal
# is accepted and the second value being a list of the distribution for
# every wolf (-1 for dead wolves).
return pack_leader, distribution