在版上潜水已久 偶尔在置底问一些问题 这次小小萌新我来发发文 会打这篇是因为一直对於各种後勤推荐方案不太满意 加上最近没什麽活动，吃饱太闲来试试看新的方法 目前现有的方案主要是以资源、契约加权的方式、选择最高的方案 但一般的使用上，需要的更像是想要在最短时间内，获得期望目标的资源 方法上，主要使用 Python 程式语言，用现成的 Linear programing 套件实作 （这边懒得看可以跳过） 参数部分： team 後勤梯队数（一般为4） big_success 大成功机率（一般为60%） now_man 现有人力 now_amm 现有弹药 now_rat 现有口粮 now_par 现有零件 target_man 目标人力 target_amm 目标弹药 target_rat 目标口粮 target_par 目标零件 need_white 需要白纸 need_blue 需要蓝纸 need_orange 需要橘纸 need_green 需要绿纸 need_coin 需要采购币 限制（Constraint）部分：分为资源和时间 资源上，对於4项资源、4种契约、采购币，需要符合 所有任务加总 SUM（资源获得量*任务执行次数*大成功系数） >= 目标数量 资源大成功系数 = 1+大成功机率*0.5 契约大成功系数 = 大成功机率*(该契约获得率/该任务获得契约率) + (1-大成功机率)*该契约获得率 时间上，单一任务执行时间不可超过一定比例（1/4，4梯队的话） 对所有任务 任务执行次数*该任务执行时间 <= 1/team*所有任务时间加总 目标函数（Objective）部分，最小化总花费时间，求出各个任务执行次数 Minimize 所有任务加总 SUM（任务执行次数*该任务执行时间） ##################################################################### 使用方法： 1.使用 Repl.it 线上 Python 编译器，网址：http://0rz.tw/XtJCu （程式码附在里面） 2.设定梯队数、大成功机率、现有资源、目标资源、目标契约数 3.按 run > 4.等他跑完，结果会显示在右边 ##################################################################### 使用上，推荐可以先设定目标资源，不要设定契约数， 先算出最少需要时间後，在设定需要的契约数量，重新计算， 依照额外付出的时间，自行考虑是否值得，调整至满意为止。 显示的结果： 1.列出执行的任务次数、时间、占时间百分比 2.总花费时间(分钟、小时、天) 3.预计获得的各项资源(期望值) 一些issue与资料来源： 1.目前没考虑後勤之间间隔(这是小事，很好改) 2.没考虑晚上睡觉的更换方案(还没想到怎麽改) 3.0-10章契约机率来自NGA上彩虹大佬统计(拆包?)，第11章目前为我自己体感乱打的，有 更精确的数据可以再做更改 长草的同时，也要当个肥滋滋好鲤鱼，下次圣造发大财。 欢迎提供各种意见或需求 尽我所能的作更改 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.112.235.37 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/GirlsFront/M.1545050078.A.EC7.html ※ 编辑: lettim28 (140.112.235.37), 12/17/2018 20:42:34