在版上潛水已久 偶爾在置底問一些問題 這次小小萌新我來發發文 會打這篇是因為一直對於各種後勤推薦方案不太滿意 加上最近沒什麼活動，吃飽太閒來試試看新的方法 目前現有的方案主要是以資源、契約加權的方式、選擇最高的方案 但一般的使用上，需要的更像是想要在最短時間內，獲得期望目標的資源 方法上，主要使用 Python 程式語言，用現成的 Linear programing 套件實作 （這邊懶得看可以跳過） 參數部分： team 後勤梯隊數（一般為4） big_success 大成功機率（一般為60%） now_man 現有人力 now_amm 現有彈藥 now_rat 現有口糧 now_par 現有零件 target_man 目標人力 target_amm 目標彈藥 target_rat 目標口糧 target_par 目標零件 need_white 需要白紙 need_blue 需要藍紙 need_orange 需要橘紙 need_green 需要綠紙 need_coin 需要採購幣 限制（Constraint）部分：分為資源和時間 資源上，對於4項資源、4種契約、採購幣，需要符合 所有任務加總 SUM（資源獲得量*任務執行次數*大成功係數） >= 目標數量 資源大成功係數 = 1+大成功機率*0.5 契約大成功係數 = 大成功機率*(該契約獲得率/該任務獲得契約率) + (1-大成功機率)*該契約獲得率 時間上，單一任務執行時間不可超過一定比例（1/4，4梯隊的話） 對所有任務 任務執行次數*該任務執行時間 <= 1/team*所有任務時間加總 目標函數（Objective）部分，最小化總花費時間，求出各個任務執行次數 Minimize 所有任務加總 SUM（任務執行次數*該任務執行時間） ##################################################################### 使用方法： 1.使用 Repl.it 線上 Python 編譯器，網址：http://0rz.tw/XtJCu （程式碼附在裡面） 2.設定梯隊數、大成功機率、現有資源、目標資源、目標契約數 3.按 run > 4.等他跑完，結果會顯示在右邊 ##################################################################### 使用上，推薦可以先設定目標資源，不要設定契約數， 先算出最少需要時間後，在設定需要的契約數量，重新計算， 依照額外付出的時間，自行考慮是否值得，調整至滿意為止。 顯示的結果： 1.列出執行的任務次數、時間、佔時間百分比 2.總花費時間(分鐘、小時、天) 3.預計獲得的各項資源(期望值) 一些issue與資料來源： 1.目前沒考慮後勤之間間隔(這是小事，很好改) 2.沒考慮晚上睡覺的更換方案(還沒想到怎麼改) 3.0-10章契約機率來自NGA上彩虹大佬統計(拆包?)，第11章目前為我自己體感亂打的，有 更精確的數據可以再做更改 長草的同時，也要當個肥滋滋好鯉魚，下次聖造發大財。 歡迎提供各種意見或需求 盡我所能的作更改 --

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