Visita cada rastreador a la deriva

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Su trabajo es reemplazar las baterías en muchos dispositivos de rastreo de peces flotantes en el menor tiempo posible. Debes dejar tu base en el helicóptero de la base y visitar cada rastreador una vez, luego regresar a la base.

Se sabe que encontrar la ruta óptima es difícil, ¡pero hay una dificultad adicional! Cada rastreador tiene una velocidad de deriva (que se supondrá que es una constante para el día).

Ejemplo

Este es el problema estándar del vendedor ambulante con el desafío adicional de mover nodos. Debería ser fácil encontrar un recorrido válido. El desafío principal es desarrollar un algoritmo para encontrar un recorrido casi óptimo. Predigo que no será posible encontrar un recorrido perfecto con el N = 300 actual (pero me encantaría que me demuestren lo contrario).

Reglas

Su programa recibirá una cadena de datos de seguimiento en STDIN o mediante un argumento de línea de comando. Debería encontrar una ruta que visite cada rastreador exactamente una vez y regrese a la base. La salida debe ser una lista separada por espacios en blanco de ID de rastreador: pares de tiempo.

  • La posición se da en centímetros (cm).
  • El tiempo se mide en segundos comenzando con t = 0.
  • La velocidad se da en cm / seg.
  • Cada ID de rastreador tiene de 1 a 8 letras mayúsculas.
  • La base con ID "BASE" se encuentra en (0,0).
  • Todos los valores numéricos para entrada y salida usan enteros con signo.
  • La entrada es uno o más espacios en blanco o rastreadores separados por barras.
  • Cada seguidor tendrá ID:x,y,vx,vyformato (por ejemplo: A:566,-344,-5,11)
  • En el tiempo t, un rastreador estará en (x+vx*t, y+vy*t).
  • El helicóptero nunca debe superar la velocidad de 5000 cm / seg (180 km / h).
  • La salida debe ser visitas separadas por espacios en blanco en orden de tiempo.
  • Cada visita debe estar en ID: formato de tiempo (por ejemplo: A:5723)
  • La última visita en su salida debe ser la base (por ejemplo: BASE:6120)
  • Si hay más de un rastreador en la misma posición, lleva cero tiempo moverse entre ellos.
  • Las lagunas estándar están prohibidas.

Conjunto de datos de ejemplo

A:77000,88000,-120,80 B:52000,-12000,0,-230 C:-140000,-23000,-270,110

Ejemplo de solución no óptima:

A:30 B:60 C:120 BASE:160

Tenga en cuenta que A:30 B:60 C:120 BASE:130no sería válido porque el helicóptero tendría que volar a 17268 cm / seg para volver a la base en 10 segundos.

Conjunto de datos de prueba

AA:-164247,-378265,182,113
AB:-1494514,-385520,-25,80
AC:-744551,832058,-13,-123
AD:-930133,1598806,97,177
AE:-280777,-904936,-48,305
AF:-855362,-10456,-21,-89
AG:880990,154342,175,-100
AH:-319708,-623098,172,-17
AI:620018,-626908,-19,-164
AJ:-990505,164998,18,-120
AK:379998,310955,191,59
AL:-977441,-130531,107,-234
AM:-766893,14659,162,-198
AN:-502564,-95651,261,306
AO:661306,-98839,231,263
AP:-788211,254598,24,-249
AQ:851834,-1004246,-45,75
AR:698289,-965536,-8,-134
AS:-128295,701701,180,-241
AT:1423336,1359408,-6,173
AU:445274,-527619,231,319
AV:358132,-781522,26,-132
AW:736129,807327,0,-137
AX:-174581,-337407,133,180
AY:-1533760,-215500,144,-111
AZ:-383050,82658,221,-14
BA:-1650492,548674,89,-63
BB:54477,-906358,440,181
BC:891003,623700,326,102
BD:-393270,1732108,155,-97
BE:411090,-859170,93,163
BF:554962,-298575,480,-100
BG:-695530,475438,244,283
BH:93622,-958266,153,-127
BI:-403222,389691,323,329
BJ:1585132,98244,-156,71
BK:713912,484912,158,97
BL:-1612876,317391,-5,-131
BM:-725126,-320766,30,-105
BN:-76091,-381451,-172,95
BO:-483752,970905,16,-170
BP:1585890,91873,-173,-19
BQ:-815696,-342359,-64,-121
BR:-129530,-606673,-66,-94
BS:-339974,-561442,-35,271
BT:1277427,1258031,13,-5
BU:1246036,-743826,144,-200
BV:494745,-522944,211,309
BW:776786,586255,6,-146
BX:-847071,-792238,-142,-199
BY:748038,863976,6,-109
BZ:-667112,634959,221,-174
CA:888093,900097,-107,-56
CB:113938,-1031815,-167,134
CC:-626804,504649,2,-151
CD:866724,941177,311,221
CE:-1632084,-1957347,38,116
CF:774874,804277,-4,-152
CG:468675,-239063,437,-141
CH:-1352217,-388519,-86,70
CI:-1006,921538,-6,-179
CJ:-1866469,68979,-1,133
CK:-1036883,1962287,124,-62
CL:760226,858123,478,56
CM:764838,493113,-27,-155
CN:-642231,-387271,48,198
CO:430643,646456,8,-138
CP:268900,-82440,294,-114
CQ:-1518402,-1782748,123,62
CR:5487,980492,-30,-151
CS:-749712,494682,-1,-113
CT:-1144956,124994,84,120
CU:-1855045,-612779,30,-35
CV:416593,-57062,-67,-140
CW:-1970914,-1984034,-27,153
CX:-606767,629298,-49,-144
CY:-792900,-696850,0,-123
CZ:1561820,-450390,37,21
DA:579688,355017,-186,-153
DB:1178674,1247470,-86,-54
DC:483389,-837780,321,27
DD:468021,-992185,20,253
DE:-38126,-386917,270,250
DF:707678,189200,-59,-179
DG:-1428781,1326135,-29,-148
DH:-1943667,1645387,22,140
DI:-399820,626361,29,-132
DJ:-2657,170549,94,-169
DK:-331601,917405,104,157
DL:1965031,350999,158,-114
DM:902640,986090,-66,-140
DN:540679,-544126,15,-121
DO:-524120,411839,-48,-120
DP:-134995,-876166,191,-128
DQ:359872,-991469,-164,-186
DR:-186713,-309507,14,-86
DS:1846879,-585704,133,64
DT:169904,945363,298,70
DU:-218003,-1001110,-70,109
DV:316261,266341,-63,-89
DW:551059,55754,-4,-94
DX:-514965,305796,304,-100
DY:162176,485230,-90,83
DZ:675592,-1508331,119,-20
EA:656886,38516,257,-111
EB:-201090,678936,5,-161
EC:-920170,-503904,-8,158
ED:-728819,-401134,-83,154
EE:-611398,-320235,-5,-102
EF:-612522,-259240,14,-154
EG:662225,-808256,478,165
EH:-468284,-720421,234,316
EI:-958544,-161691,-12,-97
EJ:839898,-631917,-25,-159
EK:745130,598504,-72,132
EL:412250,-456628,13,-104
EM:-737096,374111,172,35
EN:726052,-385153,-45,31
EO:-888906,-495174,24,-170
EP:-518672,-685753,-14,-102
EQ:440153,-211801,-46,-180
ER:464493,-1637507,-3,154
ES:701248,-512422,-33,-83
ET:-795959,426838,-29,-117
EU:307451,978526,445,124
EV:800833,66796,15,-176
EW:-623452,299065,-30,-117
EX:15142,-363812,445,245
EY:-701669,-556515,-8,-136
EZ:-1772225,890097,-140,-104
FA:-948887,-882723,-11,-157
FB:387256,-128751,151,7
FC:1066595,-641933,31,-23
FD:-823274,-812209,-67,-172
FE:923612,536985,21,-123
FF:-886616,-808114,-26,-153
FG:411924,-518931,-7,-138
FH:945677,-1038311,174,-59
FI:913968,81871,-5,-139
FJ:625167,708120,-44,-90
FK:-405348,893926,-10,-93
FL:-58670,415334,170,-155
FM:326285,671439,426,-237
FN:-775332,-81583,4,-164
FO:280520,360899,2,-150
FP:-406095,133747,26,170
FQ:-990214,-342198,30,-112
FR:938869,801354,397,198
FS:-7527,36870,-23,-111
FT:999332,-956212,143,16
FU:-86215,792355,-49,-87
FV:144427,378536,-4,-136
FW:-786438,638084,28,-77
FX:903809,903424,-102,-132
FY:-36812,-126503,16,-159
FZ:-1083903,1001142,-29,-110
GA:857943,-120746,135,-3
GB:545227,-151166,239,127
GC:-356823,674293,106,90
GD:977846,1003667,-53,106
GE:-866551,180253,-1,-170
GF:-688577,289359,-24,-161
GG:-256928,-481626,169,109
GH:590910,829914,25,-170
GI:568114,735446,-34,-172
GJ:1756516,-655660,140,138
GK:-1683894,-1417741,-163,-84
GL:-201976,-703352,201,217
GM:-271187,-836075,-24,-141
GN:809929,793308,70,324
GO:-403617,58364,432,-191
GP:-94316,227063,148,28
GQ:-930345,1587220,-129,-142
GR:-433897,58058,-75,255
GS:-780984,114024,-12,-160
GT:-403102,-1425166,158,-84
GU:-449829,-414404,-27,-125
GV:556480,72387,-34,306
GW:-959629,326929,327,-91
GX:250741,-992373,94,-121
GY:702250,1612852,-41,38
GZ:853191,857773,-62,-105
HA:674500,-225890,7,-152
HB:-1890026,-179534,-23,49
HC:398363,681200,31,-26
HD:-1896372,113239,-51,25
HE:599213,137473,10,-31
HF:-34537,750768,-18,-179
HG:-959544,-430584,-33,-117
HH:1283773,1606578,-8,-80
HI:-866804,108513,180,-74
HJ:765654,115993,23,-22
HK:554000,130015,18,-32
HL:-470089,-407430,38,191
HM:366977,556677,18,-134
HN:175829,545309,29,-146
HO:-263163,-235953,3,-169
HP:727495,567716,6,-135
HQ:121304,-9150,81,-157
HR:-1789095,-471348,-73,-9
HS:-799974,819873,51,-64
HT:-985175,1774422,70,-10
HU:516368,-227142,-33,-117
HV:655503,350605,-6,-92
HW:733506,-1967066,197,-62
HX:1339705,-1227657,-195,44
HY:-384466,-1932882,7,-93
HZ:-394466,-459287,132,95
IA:120512,-1673367,28,-167
IB:1294647,-1112204,35,133
IC:883230,734086,144,54
ID:-95269,435577,30,148
IE:-378105,-1147004,-6,190
IF:366040,-132989,339,-61
IG:-397775,-410802,-1,-84
IH:849353,-181194,-98,45
II:774834,-56456,-177,21
IJ:-441667,576716,-51,-82
IK:-309799,-673582,-34,-99
IL:605784,-903045,-179,103
IM:-379218,-958590,-6,262
IN:982984,947942,212,-28
IO:-477749,-472771,474,44
IP:-1381284,-1273520,131,139
IQ:672901,1298275,-116,150
IR:-816582,-693425,121,-265
IS:809060,-66216,-45,-165
IT:655913,723612,6,-102
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IX:-1120980,-471873,-181,-134
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JG:-308025,-297948,-59,-107
JH:-737466,-424236,419,219
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JK:-296198,-466457,11,227
JL:277311,-661418,27,-124
JM:113477,-763303,-61,-142
JN:198929,881316,358,67
JO:864028,-1735917,-168,-162
JP:193352,-46636,12,-171
JQ:-374301,967915,-27,-98
JR:-900576,1585161,-14,-154
JS:-855414,-201048,24,-150
JT:473630,412948,-80,68
JU:-358039,-730839,-18,47
JV:677652,-670825,-63,-146
JW:536063,-734897,-86,57
JX:344532,-594945,143,230
JY:218390,42085,406,-154
JZ:222495,-933383,440,-29
KA:993576,490730,448,13
KB:1383947,-1637102,-146,-175
KC:181730,-314093,-20,47
KD:1400934,502742,-77,-126
KE:1239862,1152873,144,102
KF:-156867,290487,5,-92
KG:947301,958346,-12,-124
KH:-1873578,815339,194,167
KI:1181091,882850,89,-122
KJ:-825910,-452543,369,9
KK:548963,-358292,390,117
KL:-940596,-200000,125,296
KM:463530,905548,-70,-95
KN:-7507,263613,-7,-145
KO:172069,-457358,-40,-113
KP:-206484,-214043,172,-4
KQ:620049,1844897,-158,192
KR:-988657,612294,452,-125
KS:-802234,611144,-34,-178
KT:231136,-858200,123,129
KU:1557166,943150,105,114
KV:-229389,-440910,-71,123
KW:-135216,1346978,15,136
KX:-43852,521638,-38,279
KY:112655,441642,-8,-105
KZ:525746,-216262,8,-124
LA:-985825,-345745,33,187
LB:-839408,-319328,-6,-136
LC:-12208,1899312,-168,149
LD:156476,-902318,69,325
LE:976731,-427696,310,165
LF:-809002,-255961,312,235
LG:-899084,484167,5,57
LH:-748701,426117,256,-21
LI:-711992,148901,-49,24
LJ:-519051,-440262,22,-105
LK:-310550,283589,88,151
LL:244046,-1751273,5,29
LM:1350149,-1524193,-96,-158
LN:-706211,-585853,-63,-122

Verificador

Se utilizará un programa similar al siguiente verificador para verificar las respuestas. Puede usar este programa para verificar sus respuestas antes de publicar.

# PPCG: Visiting each drifting tracker
# Answer verifier for Python 2.7
# Usage: python verify.py infile outfile [-v]
# Infile has the given input string. Outfile has the solution string.
# v1.0 First release.

import sys, re
VERBOSE = ('-v' in sys.argv)
fi, fo = sys.argv[1:3]

def error(*msg):
    print ' '.join(str(m) for m in ('ERROR at:',) + msg)
    sys.exit()

indata = open(fi).read().strip()
trackdata = [re.split('[:,]', node) for node in re.split('[ /]', indata)]
trackers = dict((node.pop(0), map(int, node)) for node in trackdata)
shouldvisit = set(trackers.keys() + ['BASE'])

visittexts = open(fo).read().split()
visitpairs = [node.split(':') for node in visittexts]
visits = [(label, int(time)) for label,time in visitpairs]

fmt = '%10s '*5
if VERBOSE:
    print fmt % tuple('ID Time Dist Tdiff Speed'.split())
prevpos = (0, 0)
prevtime = 0
visited = set()
for ID, time in visits:
    if ID in visited:
        error(ID, 'Already visited!')
    tdiff = time - prevtime
    if tdiff < 0:
        error(ID, 'Time should move forward!')
    if ID == 'BASE':
        newpos = (0, 0)
    else:
        if ID not in trackers:
            error(ID, 'No such tracker')
        x, y, vx, vy = trackers[ID]
        newpos = (x+vx*time, y+vy*time)
    if newpos == prevpos:
        dist = speed = 0
    else:
        dist = ((newpos[0]-prevpos[0])**2 + (newpos[1]-prevpos[1])**2) ** 0.5
        if tdiff == 0:
            error(ID, 'Helicopters shouldn\'t teleport')
        speed = dist / tdiff
        if speed > 5000:
            error(ID, 'Helicopter can\'t fly at', speed)
    if VERBOSE:
        print fmt % (ID, time, int(dist), tdiff, int(speed))
    visited.add(ID)
    prevpos = newpos
    prevtime = time

if ID != 'BASE':
    error(ID, 'Must finish at the BASE')
if visited != shouldvisit:
    error((shouldvisit - visited), 'Not visited')

print 'Successful tour in %u seconds.' % time

Puntuación

Su puntaje será su tiempo final en segundos. Más bajo es mejor. El ganador será la respuesta con el tiempo más rápido en el conjunto de datos de prueba después del regreso a la base. En el resultado de un empate, la primera entrada ganará.

Publique soluciones con el título "Idioma, puntaje: NNN", el código y la cadena de solución de salida (prefiriendo varias visitas por línea).

Caballero Lógico
fuente
Si conoce alguna literatura que mencione esta variante del problema del vendedor ambulante, le agradecería un puntero.
Logic Knight
Una búsqueda rápida arroja cs.virginia.edu/~robins/papers/… , no lo leí en profundidad, pero una cosa interesante es que proporcionan una prueba de que en cualquier recorrido óptimo de TSP de Moving-Target, el perseguidor siempre debe moverse a velocidad máxima .
KSab
Por supuesto, tal vez no debería haber publicado eso, ya que estoy seguro de que cualquier implementación si su algoritmo vence fácilmente al mío: P
KSab
¿Se garantiza que siempre hay una solución? Si un rastreador se aleja de la base a una velocidad mayor que el helicóptero, nunca podría alcanzarlo. ¿Sería una suposición válida que ningún rastreador se mueve más rápido que la velocidad máxima del helicóptero?
Reto Koradi
@RetoKoradi, el helicóptero siempre puede moverse más rápido que los rastreadores. Hay una solución para el conjunto de datos de prueba.
Logic Knight

Respuestas:

4

Python, Puntuación: 20617 17461

No tengo mucha experiencia con este tipo de problemas y realmente no sé cuáles son los métodos más conocidos, pero utilicé un método con el que he tenido un éxito moderado en el pasado y estoy interesado en ver cómo se compara a otras respuestas.

from __future__ import division
from math import *
import itertools

class Visitor:
    def __init__(self,data):
        self.trackers = self.parse(data)
        self.weights = {}
        avg = 0
        for key in self.trackers:
            x,y,vx,vy = self.trackers[key]
            w = hypot(vx,vy)**2
            self.weights[key] = w
            avg += w
        avg /= len(self.trackers)
        for key in self.weights:
            self.weights[key] += avg

    def parse(self,data):
        result = {}
        for line in data.split('\n'):
            id,vars = line.split(':')
            x_str,y_str,vx_str,vy_str = vars.split(',')
            result[id] = (int(x_str),int(y_str),int(vx_str),int(vy_str))
        return result

    def convert(self,path,final):
        result = ""
        total_time = 0
        for (id,time) in path:
            total_time+=time
            result += "%s:%s "%(id,total_time)
        return result + "BASE:"+str(final)

    def time_to(self,target,begin,offset=0):
        bx,by,dx,dy = begin
        tx,ty,vx,vy = target
        bx+=dx*offset
        by+=dy*offset
        tx+=vx*offset
        ty+=vy*offset

        t = 0
        for inter in [1000,100,20,10,4,1]:
            speed = 5001
            while speed > 5000:
                t += inter
                cx,cy = tx+vx*t,ty+vy*t
                speed = hypot(bx-cx,by-cy)/t
            if speed == 5000:
                return time
            t -= inter
        return t+1

    def path_initial(self):
        print 'Creating Initial Path'
        path = []
        tracks = self.trackers.copy()
        remaining = self.trackers.keys()
        px,py = 0,0
        distance = 0

        def score(id):
            if len(remaining) == 1:
                return 1
            t = self.time_to(tracks[id],(px,py,0,0))
            all_times = [self.time_to(tracks[id],tracks[k],t) for k in remaining if k != id]
            return t*len(all_times)/sum(all_times)/self.weights[id]

        while remaining:
            print "\t{0:.2f}% ".format(100-100*len(remaining)/len(tracks))
            next = min(remaining,key=score)
            t = self.time_to(tracks[next],(px,py,0,0))
            path.append((next,t))
            for k in tracks:
                ix,iy,ivx,ivy = tracks[k]
                tracks[k] = (ix+ivx*t,iy+ivy*t,ivx,ivy)
            px,py = tracks[next][:2]
            remaining.remove(next)

        return path

    def path_time(self,ids):
        path = []
        total_time = 0
        tracks = self.trackers.copy()
        px,py = 0,0
        distance = 0        
        for i in ids:
            t = self.time_to(tracks[i],(px,py,0,0))
            path.append((i,t))
            total_time += t
            for k in tracks:
                ix,iy,ivx,ivy = tracks[k]
                tracks[k] = (ix+ivx*t,iy+ivy*t,ivx,ivy)
            px,py = tracks[i][:2]
        return path,total_time+int(hypot(px,py)/5000+1)

    def find_path(self,b=4):
        initial = self.path_initial()
        current_path,current_time = self.path_time([c[0] for c in initial])
        pos = None
        last_path = None
        last_time = None

        count = 1
        while last_path != current_path:
            print 'Pass',count
            best_path,best_time = [c[0] for c in current_path],current_time
            for i in range(len(current_path)-b):
                print "\t{0:.2f}% ".format(100*i/(len(current_path)-b))
                sub = best_path[i:i+b]
                for s in itertools.permutations(sub):
                    new = best_path[:]
                    new[i:i+b]=s
                    npath,ntime = self.path_time(new)
                    if ntime < best_time:
                        best_path = new
                        best_time = ntime

            last_path,last_time = current_path,current_time
            current_path,current_time = self.path_time(best_path)
            count += 1
        return self.convert(current_path,current_time)

import sys
in_fname,out_fname = sys.argv[1:3]
with open(in_fname) as infile:
    visitor = Visitor(infile.read())
s = visitor.find_path()
print s
with open(out_fname,"w") as file:
    file.write(s)

En primer lugar, tenga en cuenta que esto siempre trata de maximizar la velocidad entre nodos, acercándose a 5000 cm / s como lo permite un valor integral. No sé si esto es necesariamente óptimo, pero eliminar un grado de libertad obviamente hace las cosas mucho más simples.

El paso inicial es crear una ruta simplemente eligiendo un objetivo tras otro. En esta decisión, cada objetivo es ponderado negativamente por cuán lejos está el objetivo de la posición actual y ponderado positivamente por la distancia promedio del objetivo a todos los nodos posibles restantes. De esta manera, intenta buscar objetivos que estén más cerca de él en relación con otros nodos.

Una vez que ha creado una ruta inicial, la recorre, toma todos los bnodos consecutivos y prueba el nuevo tiempo de ruta para cada permutación de estos nodos. * Repite este proceso hasta que al hacerlo no se modifique la ruta.

* El valor predeterminado de bes 4, sin embargo, el valor dado como mi puntaje es mi resultado para ejecutarlo b=6. Puedo ejecutarlo con valores más altos y actualizar mi puntaje en consecuencia más adelante.

Editar:

Hice una pequeña modificación en el proceso decisivo de la ruta inicial que ahora pesa objetivos más rápidos como una prioridad más alta. Esto parece ser una mejora muy significativa.


Para ejecutarlo simplemente use

visit.py infile.txt outfile.txt

(También sugeriría usar pypyo algo, ya que lleva un tiempo ejecutarlo)

Salida de ejemplo:

FS:8 JY:58 CP:86 FB:110 IF:113 CG:149 BF:173 KK:179 BV:209 AU:218 IU:276 KC:314 EX:319 DE:340 IO:414 EH:445 BS:475 HZ:482 HL:514 JH:528 KJ:563 EE:577 EF:584 CN:601 LF:634 AM:645 GS:680 KL:693 GE:705 AP:725 HI:734 GW:775 CX:828 KR:836 EM:858 LH:871 BZ:890 IJ:896 BG:945 BO:959 FK:970 JQ:984 KX:1049 CR:1061 BI:1078 CI:1089 ID:1117 HF:1128 AN:1191 DX:1211 KF:1213 AZ:1238 KN:1257 GO:1324 HQ:1338 JP:1351 LD:1387 JD:1407 EQ:1424 BB:1500 JZ:1580 DC:1621 EG:1733 LE:1813 BJ:1901 KD:1911 FM:1934 AO:1977 CL:2152 KU:2195 FR:2206 CD:2270 KE:2282 EU:2333 JI:2380 JN:2412 DB:2436 DT:2450 GN:2553 AT:2646 JA:2708 BC:2860 KA:2988 DL:3098 GJ:3165 DS:3201 EA:3353 AG:3385 GA:3418 GB:3504 KI:3543 IN:3638 IC:3708 BK:3737 AK:3811 KG:3854 BY:3882 JX:3920 GL:3988 AA:4007 DD:4018 CO:4040 GI:4053 HM:4059 IH:4063 GG:4072 HN:4100 KP:4156 EN:4164 CM:4195 FL:4212 AS:4229 DW:4250 IV:4267 DJ:4302 DF:4314 AH:4338 HU:4352 EL:4393 ER:4403 HX:4419 FG:4447 JL:4464 JV:4487 AV:4506 AI:4518 JF:4531 EJ:4567 DP:4589 GX:4610 AR:4619 BH:4649 JJ:4760 IW:4839 EV:4861 FI:4900 JC:4919 KT:4984 BW:5001 HP:5014 HV:5041 HK:5058 HE:5061 GH:5075 BP:5082 CF:5094 AW:5110 IT:5132 DM:5160 GZ:5172 FJ:5204 FX:5211 AX:5298 HC:5315 GP:5358 BE:5441 HJ:5450 FE:5490 IB:5592 CZ:5649 FT:5756 IZ:5804 FH:5877 BU:5992 HW:6080 DZ:6256 GT:6431 LM:6552 KB:6630 IA:6652 IR:6739 JO:6832 HY:6887 DQ:6994 FA:7071 FF:7093 FD:7148 BX:7271 GK:7480 IX:7617 EZ:7938 HD:8064 HB:8115 CH:8125 GQ:8176 AB:8241 DG:8277 BN:8347 IY:8397 FZ:8437 CB:8446 JR:8512 II:8576 BA:8613 IL:8625 DU:8650 AC:8687 CS:8743 CC:8817 AJ:8864 EW:8898 DO:8919 ET:8942 AF:8981 KS:9021 DA:9028 EI:9035 GF:9077 JG:9101 FQ:9133 BR:9154 LB:9193 FN:9225 GU:9235 JS:9249 IK:9251 EP:9261 EY:9308 CY:9314 EO:9370 GM:9407 JM:9422 AL:9536 HO:9650 FY:9731 IS:9782 DN:9847 HA:9859 KZ:9922 LL:9985 ES:10014 FO:10056 FV:10106 KY:10182 DI:10215 DV:10263 EB:10340 CQ:10376 DR:10419 AY:10454 IG:10532 BM:10559 CV:10591 LJ:10594 KO:10616 JB:10820 LN:10903 HG:10947 BQ:10988 BL:11100 CU:11140 CE:11235 FU:11380 JU:11397 FW:11419 KM:11448 JW:11479 CA:11549 HS:11594 AQ:11709 IP:11813 JE:11964 HH:12033 BD:12095 BT:12223 GC:12376 LK:12459 DK:12611 KH:12690 AD:12887 GV:12938 KQ:13265 LC:13452 DH:13597 GR:13635 IQ:13748 AE:13763 KW:13967 JK:14080 IM:14145 LA:14232 EK:14290 FP:14344 GD:14395 GY:14472 CT:14532 IE:14650 EC:14771 DY:14807 CJ:14966 ED:15002 CW:15323 HR:15546 LI:15913 KV:16117 JT:16227 LG:16249 HT:16450 CK:16671 FC:17080 BASE:17461
KSab
fuente
Solución verificada. Parece un resultado competitivo.
Logic Knight
3

Python 3, puntuación = 21553

El programa utiliza un enfoque codicioso ingenuo. Siempre calcula a dónde debe ir para atrapar a un rastreador (cualquiera de ellos) en el menor tiempo posible. Corre en un par de segundos.

import re

class tracker:
    def __repr__(s):
        return str([s.id,s.x,s.y,s.vx,s.vy])

def dist2(e,t):
    return (e.x+t*e.vx-x)**2+(e.y+t*e.vy-y)**2

def closest(x,y,t,tr):
    tp=0
    while 1:
        min_dist2,min_ind=min((dist2(e,t+tp),ind) for ind,e in enumerate(tr))
        if min_dist2<(tp*5000)**2:
            be=tr[min_ind]
            return be.x+(t+tp)*be.vx,be.y+(t+tp)*be.vy,min_ind,t+tp
        tp+=1

tr=[] #x,y,vx,vy,id
with open('tracklist') as f:    
    for l in f.read().split():
        a=tracker()
        a.id,data=l.split(':')
        a.x,a.y,a.vx,a.vy=[int(s) for s in data.split(',')]
        tr+=[a]
x,y,gx,gy=0,0,0,0
t=0
r=[] #id,time
while tr:
    x,y,ti,t=closest(x,y,t,tr)
    r+=[(tr[ti].id,t)]
    #print(len(tr),t,tr[ti].id)
    del tr[ti]
    if not tr and r[-1][0]!='BASE':
            a=tracker()
            a.id,a.x,a.y,a.vx,a.vy='BASE',0,0,0,0
            tr+=[a]
print(*[re[0]+':'+str(re[1]) for re in r])

Ruta:

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