Conversation
| for length, count in sorted(data['lengths'].items()): | ||
| print(f" 길이 {length}: {count}개") | ||
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| def avg_loc(all_orders, all_bundles): |
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avg_loc 함수: all_bundles를 넣으면, 각 번들의 픽업 지점과 배송 지점의 중점 좌표를 계산해서 return해주는 함수
(픽업 위도, 픽업 경도), (배송 위도, 배송 경도) 형태
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| return bundles_avg_loc | ||
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| def haversine_distance(coord1, coord2): |
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haversine_distance 함수: 두 지점의 위도와 경도를 입력하면 두 지점 사이의 거리를 계산해주는 함수
| distance = R * c | ||
| return distance | ||
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| def dist_mat_by_loc(all_bundles_avg_loc): |
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dist_mat_by_loc 함수: 모든 번들들의 중점 좌표를 입력하면, 이를 통해 번들 간의 거리 matrix를 return해주는 함수. 이때 거리는 픽업, 배송을 모두 고려하여(회의 때 설명한 0.25 가중치 사용하는 그 공식) 하나의 값으로 계산함.
| for j in range(i+1, N): | ||
| dist = all_bundles_dist_mat[i, j] + all_bundles_dist_mat[i+N, j+N] + (all_bundles_dist_mat[i, i+N] + all_bundles_dist_mat[i, j+N] + all_bundles_dist_mat[i+N, j] + all_bundles_dist_mat[j, j+N])*0.25 | ||
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| heapq.heappush(dist_heap, [dist, i, len(all_bundles[i].shop_seq), j, len(all_bundles[j].shop_seq)]) |
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두 번들 간의 거리를 계산하여 heapq에 넣어 거리가 작은 순서로 뽑아낼 수 있게 함
| if len_one >= 3: | ||
| len_one_heap = [item for item in dist_heap if item[2] == 1 or item[4] == 1] | ||
| heapq.heapify(len_one_heap) | ||
| dist_heap = len_one_heap |
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길이가 1인 번들이 있는 경우에 우선권을 주기 위한 코드.
그렇다고 모든 길이가 1인 번들을 처리하려고 하면, 마지막 남은 몇개의 번들이 억지로 묶일 가능성이 있어서, 길이가 1인 번들이 3개 일 때 까지만 우선권을 부여.
| cant_merge_list = [] | ||
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| while True : | ||
| no_walk_bundles = [bundle for bundle in all_bundles if bundle.rider.type != 'WALK'] |
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뒤에서 발생하는 Bike 부족 문제로 인해 혹시 맨 처음 할당한 walk들은 안 건드리면 어떻게 될까 싶어 추가했던 코드. 결론적으로는 효용이 크지 않은 것 같음. 다시 원래대로 돌리려면 밑에 나오는 no_walk_bundles를 다 all_bundles로 수정하면 됨.
| while True : | ||
| no_walk_bundles = [bundle for bundle in all_bundles if bundle.rider.type != 'WALK'] | ||
| single_order_bundles = [(-bundle.cost, bundle) for bundle in all_bundles if len(bundle.shop_seq) == 1 and bundle.shop_seq[0] not in cant_merge_list] | ||
| if len(single_order_bundles) <= 3 : |
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중점 때와 마찬가지로, 길이가 1인 번들을 전부 다 없애려고 하면, 억지로 묶이는 비효율이 발생하는 것 같아 적당히 3개 정도에서 멈추게 함.
| while time.time() - start_time < timelimit and len(all_bundles) > 1: | ||
| no_walk_bundles = [bundle for bundle in all_bundles if bundle.rider.type != 'WALK'] | ||
| iter += 1 | ||
| num_less_two = len([bundle for bundle in no_walk_bundles if len(bundle.shop_seq) <= 2]) |
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모든 번들을 다 고려해서 해체 후 재조립을 하려고 하니 큰 번들들이 대상이 되었을 때는 시간을 너무 많이 잡아먹어서, 일단은 길이가 2 이하인 번들들만 우선적으로 해체 후 재조립을 시행하도록 함. 코드 돌려보면 확실히 개선이 빨리빨리 이루어짐.
| no_walk_bundles = [bundle for bundle in all_bundles if bundle.rider.type != 'WALK'] | ||
| iter += 1 | ||
| num_less_two = len([bundle for bundle in no_walk_bundles if len(bundle.shop_seq) <= 2]) | ||
| if num_less_two >= 20: |
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적당히 20개 보다 많을 때 까지만 우선권을 줌
| bundle_triples = sorted(bundle_triples, key=lambda x: x[0]) | ||
| return bundle_triples | ||
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| def find_nearest_triples_with_middle(all_orders, all_bundles): |
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중점 아이디어를 이용하여 가장 가까운 세개의 번들을 찾는 함수.
| #print(f'one bundle : {best_bundles}') | ||
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| # Try to split into two bundles | ||
| if len(merged_orders) > 1: |
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원래 0이었는데 1보다 클 때로 수정(즉, 2명 이상 남아있어야 함.). 두 개로 나누는 상황에서, 만약 배달원이 1명만 남아 있다면 두 개로 못 쪼개야 하는데, 0을 사용하면 그러한 상황을 걸러낼 수 없음.
| #print(f'two bundles : {best_bundles}') | ||
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| # Try to split into three bundles | ||
| if len(merged_orders) > 2: |
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위와 같은 이유에서 0을 2로 수정함.
2 participants
@Hyelim-P @Hoyeol-Yoon
지난 일요일 회의 때 얘기했던 중점 아이디어 코드