[hokudai_hitachi2021_a]Regional area design

ID: 3485

传统题

300000ms

3072MiB

尝试: 0

已通过: 0

难度: (无)

上传者:

admin

問題概要
問題詳細
サンプルコードA

問題概要

再生可能エネルギーを活用した最新鋭の超小型グリッド(ナノグリッド)を分散配置することで、地域に低炭素の電力を安定供給するプロジェクトが立ち上がった。供給した電力は各地の電力需要地で利用される他、EVでヒトやモノの輸送を行う際にも活用される。

あなたはこのプロジェクトの初期設計者だ。開発部が作成したシミュレータを駆使して、安定した電力供給に加えて円滑に輸送サービスを提供するために適切なナノグリッドの配置を考えて欲しい。仮にあなたが考案した設備配置が環境負荷の低い運転が可能で、広域停電が発生した非常時の際も円滑に電力を供給できるならば、追加の得点が得られるだろう。

なお、初心者向けのサンプルコードを用意しているので、必要に応じて参照して欲しい。

図1 問題Aの解答から採点までの流れ

図2 デザイン決定の例(予算額7000万円の場合)。各ナノグリッドのデザイン(設備構成)に加えて、ナノグリッドの設置場所、EVの初期配置や初期蓄電量も決定する

まず入出力形式について説明する。

入出力形式１

はじめに、コンテスタントはジャッジから必要な情報を入手することができる。その際の入出力形式は以下の通りである。

コンテスタント

ジャッジ

$\\mathrm{query}_1$

$\\mathrm{output}_1$

$\\mathrm{query}_2$

$\\mathrm{output}_2$

$\\vdots$

$\\mathrm{query}_M$

$\\mathrm{output}_M$

$\\mathrm{"end"}$

1 行 $\\mathrm{query}$ を出力するごとに、対応した情報が標準入力から与えられる。コンテスタントは $\\mathrm{query}$ を出力するごとに標準出力をフラッシュする必要があり、また、 $\\mathrm{query}$ を出力する度に全ての入力を読み切る必要がある。これらに違反した場合は未定義動作となる。
最後のクエリではendを出力する必要がある。ジャッジはendを読み込むことで次の動作に移行する。endを発行しない場合、未定義動作となる。
有効な $\\mathrm{query}$ は以下の表の通りである。有効ではない $\\mathrm{query}$ を出力した場合はWAとなる。
budget
temporal
score
graph
demand
demand [day] [id]
radiation [day] [id]
asset
asset PV [id]
asset FE [id]
asset RB [id]
asset EVC [id]
asset vehicle [id]
order [day]
shelter
end
各 $\\mathrm{query}$ に対する出力の内容はクエリ詳細に記載する。

入出力形式２

入出力形式１の後、コンテスタントは以下の形式でナノグリッド設備構成とEV配置を出力する。

まず、コンテスタントは設置するナノグリッドの数 $N_\\mathrm{grid}$ を出力する。

$\\begin{aligned}N_\\mathrm{grid}\\end{aligned}$

次に、以下の形式でナノグリッドの設備情報を出力する。

$\\begin{aligned}& \\mathrm{grid\\_info}_1 \\\\& \\vdots \\\\& \\mathrm{grid\\_info}_{N_\\mathrm{grid}} \\\\\\end{aligned}$

コンテスタントは後述する $\\mathrm{grid\\_info}$ の形式に従って、 $N_\\mathrm{grid}$ 個のナノグリッドを配置する。
あらかじめ設定された電力需要地以外に設置されるナノグリッドの電力需要は常に $0$ である。
各ナノグリッドについて、PV 設置量に必要な土地面積が各頂点の取得可能面積量を上回った場合、WAである。
同じ頂点に複数回ナノグリッドを設置しようとした場合、最後の設置が有効となる。
ナノグリッドには設置順にIDが振られ、以降このIDで参照される。このIDは電力需要地のIDとは異なることに注意せよ。

次に、コンテスタントは配置するEVの台数 $N_\\mathrm{EV}$ を出力する。

$\\begin{aligned}N_\\mathrm{EV}\\end{aligned}$

次に、以下の形式で配置するEVの情報を出力する。

$\\begin{aligned}& \\mathrm{EV\\_info}_1 \\\\& \\vdots \\\\& \\mathrm{EV\\_info}_{N_\\mathrm{EV}}\\end{aligned}$

コンテスタントは後述する $\\mathrm{EV\\_info}$ の形式に従って、 $N_\\mathrm{EV}$ 個のEVを配置する。
EVには設置順にIDが振られ、以降このIDで参照される。

最後に、コンテスタントは以下の形で実行形式を指定する。

$\\begin{aligned}\\mathrm{command} & & \\mathrm{day} & & \\text{opt}_1\\end{aligned}$

1つめの引数は実行形態を指定する文字列である。有効な文字列は以下の通り。
test: 指定したナノグリッド配置、EV配置で $\\mathrm{day}$ で指定された日付のテストを実行し、その日のスコアに関する情報を標準入力に返却する。この時返却されるスコアは以下の形式である：

$S_\\mathrm{trans}\\quad S_\\mathrm{ele}\\quad S_\\mathrm{env}$

返却されたスコアは必ず読み取ること。さもなければWAである。また、このテスト実行に係わるCPU時間も実行時間制限に含まれることに注意せよ。
submit: 指定したナノグリッド配置、EV配置を解答として提出する。 $\\mathrm{day}$ は無視される。submit 出力後、コンテスタントのプロセスはただちに終了しなければならない。終了しない場合、結果は未定義である。
2 つめの引数はテストを実行する日付を指定する。日付は第 1 日目から第 $N_\\mathrm{day}$ 目まで有効であり、それ以外の日付を指定した場合はWAとなる。
3 つめの引数は電力調整に専念するEVの数を指定する引数である。

$\\mathrm{grid\\_info}$ 詳細

入出力形式

$\\begin{aligned}& x^\\mathrm{grid}_\\mathrm{pos} & & \\mathrm{Chg}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{init} \\\\& \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} & & A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} \\\\& \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{FE} \\\\& \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB} & & A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB} \\\\& \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{EVC}\\end{aligned}$

説明

1 行目は、ナノグリッドが頂点 $x^\\mathrm{grid}_\\mathrm{pos}$ に位置し、開始時の蓄電量が $\\mathrm{Chg}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{init}$ であることを示す。
続く4行は導入する設備の種類と量を指定する。PV、FE、RB、EVCの各設備は各々1種類のみ導入可能である。
1行目は PV 設備の構成を表す。 $\\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV}$ は種類、 $A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV}$ は発電容量で見たPV導入量を表す。
2行目は自家発電機の構成を表す。 $\\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{FE}$ は種類を表す。
3行目は蓄電池の構成を表す。 $\\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB}$ は種類、 $A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB}$ は導入量を表す。
4行目はEVCの種類を表す。 $\\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{EVC}$ は種類を表す。
PV導入に関しては、次の制約を満たす必要がある:

$A^\\mathrm{PV} A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} \\leq A_{x^\\mathrm{grid}_\\mathrm{pos}}$

ここで、 $A^\\mathrm{PV}$ は設置しようとしているPVの発電容量あたり要求面積、 $A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV}$ はPVの導入量、 $A_{x^\\mathrm{grid}_\\mathrm{pos}}$ はナノグリッドを設置しようとしている頂点のPV導入可能面積である。

$\\mathrm{EV\\_info}$ 詳細

入出力形式

$\\begin{aligned}& x^\\mathrm{EV}_\\mathrm{pos} & & \\mathrm{Chg}^\\mathrm{EV}_\\mathrm{init} & & \\mathrm{type}_\\mathrm{EV}\\end{aligned}$

説明

EVが $t = 0$ で頂点 $x^\\mathrm{EV}_\\mathrm{pos}$ に配置され、開始時の蓄電量が $\\mathrm{Chg}^\\mathrm{EV}_\\mathrm{init}$ であり、製品 $\\mathrm{type}_\\mathrm{EV}$ であることを示す。
頂点 $x^\\mathrm{EV}_\\mathrm{pos}$ は予めナノグリッドが設置された頂点である必要がある。

問題詳細

地図情報

地図情報は単純無向グラフとして与えられる。車両は全てこのグラフの辺の上を移動する。各頂点は 2 次元平面上に配置され、同時に人口と太陽光発電設備の設置容量が指定されている。人口が多い頂点ほど、運搬注文の発生確率が高くなる。また、頂点のうちいくつかには電力需要が設定されている。

アセット情報

一つのナノグリッドは太陽光発電設備(PV)、自家発電機(FE)、蓄電池(RB)、とEV充放電装置(EVC) によって構成される。ナノグリッドを設置する際には、これらの設備に関する構成も指定する必要がある。

各設備の特徴は以下の通り:

PV: 日射量に比例する量の発電を行う。日射量は各頂点毎に与えられ、時間区間毎に変化する。一度設置してしまえば発電のための追加のコストは必要としないが、各頂点毎の設置容量を超えて設置しようとした場合はWA(Wrong Answer)となる。すなわち、PV設置のためには以下の制約を満たす必要がある：

$A^\\mathrm{PV} A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} \\leq A_i$

ここで、 $A^\\mathrm{PV}$ は設置しようとしているPVの発電容量あたり要求面積、 $A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV}$ はPVの導入量、 $A_i$ はナノグリッドを設置しようとしている頂点のPV導入可能面積である。
FE: 燃料を消費することで発電を行う。発電は不足した電力を補うために行われる。出力あたりの設置コストは安価で、天候に依存しない発電が可能だが、発電のためには追加のコストが要求される。
RB: 発電された電力のうち、余剰分を蓄積し、不足時に放出する。シミュレーション時、1日を開始する際の初期蓄電量は任意に指定出来る。
EVC: PV・FE・RB と負荷を相互に接続し、また、車両等の外部機器との電力入出力を行う。

これらの設備による発電量と EV による充放電を総合し、電力の不足が生じた場合、電力は通常の電気系統からの購入によって賄われる。

また、導入する車両についても、カタログが与えられる。詳細は車両アセット情報に参照せよ。

これらの設備・車両の導入には初期費用が必要である。初期費用の基準額は入出力形式１の中で取得可能である。初期費用が基準額を超えた場合、スコアにペナルティが与えられる。

電力需要

地域には電力需要を持つ地点が存在している。電力需要地の位置、および電力需要の予測値はテストケース開始時に取得可能である。

電力供給

電力の供給は主にPVによって行われ、EV の充放電と電力需要との差分が RB に集約される。FEは電力不足時に稼働し、不足分を補う。FEの最大出力以上の電力不足が生じた場合、系統からの電力購入が行われる。

PV 発電量 : PV 発電量は当該時間区間での日射量と PV 設備容量の積で与えられる。PV 設備容量の与え方については入出力形式２を参照せよ。
FE 発電量 : FE は PV 発電量とEVへの充電量、EVからの放電量、電力需要の総和がその時刻での RB 蓄電量を上回った際、不足分を補う分だけ稼働する。不足分がFEの最大出力を上回る場合、上回った分だけ系統から電力を購入する。
RB 充放電量 : RB は短期的な電力需給のインバランスを補償するように動作する。各時刻において、PV 発電量、EV 充放電量の和と電力需要との差が、RB 蓄電量に積算されていく。すなわち、PV 発電量と EV からナノグリッドへの充電量の和が、電力需要とナノグリッドから EV への充電量の和を上回っていた場合、RB 蓄電量が増加する。逆の場合は減少する。RB蓄電量が上限に達していて、かつ、ナノグリッド内の電力供給が過剰であった場合、余剰の電力は自動的に捨てられる。

下記は日々の運用でジャッジが実行する内容であり、コンテスタントは直接指示や管理を行わないが、設備配置の考慮や日々運用の理解などのために記載する。

#### 運搬依頼と車両 ##### 運搬依頼運搬依頼に基づき、EVは運搬物を出発地点でピックアップし目的地点まで運ぶ。運搬依頼の発生確率は、(1)空間的確率分布は各頂点の人口に比例し、(2)時間的確率分布はPoisson分布に従う(詳細は入出力１"運搬依頼情報"を参照)。依頼はオンラインで発生し、各運搬依頼は以下の内部状態を持つ。ここで、全ての変数は整数である。

注文ID $\\mathrm{id}$ : 全ての注文には発生した順番にIDが割り振られる。同じ時刻に発生した注文についてのIDの割り振り順序は規定されない。
発生時刻 $\\mathrm{ordered}$ : 注文が発生した時刻。
注文発生地点 $p^\\mathrm{order}$ : 運搬注文に対し、pickup を行うべき頂点。
注文目的地点 $d^\\mathrm{order}$ : pickup した注文を送り届けるべき頂点。到着後、積み下ろしは自動で行われる。
状態 $\\mathrm{state}$ : 運搬注文の状態。 $0$ は運搬注文が発生した後、まだどのEVにも積み込まれていないことを示し、 $1$ は積み込まれた後、まだ目的地には到着していないことを示す。

##### 車両ジャッジは各時刻で以下のコマンドを発行することで複数のEVを操作し、ナノグリッド間の電力バランス調整や運搬を行う。

**内部状態**: 各車両は以下の内部状態を持つ。
- 蓄電量 $\\mathrm{Chg}^\\mathrm{EV}(t)$
- 位置 $(u^V, v^V, d^V)$ : 車両が辺 $(u^V, v^V)$ 上に存在し、その現在位置は頂点 $u^V$ から距離 $d^V$ であることを示す。
**動作命令**
- stay: 移動せずにその場にとどまる。この場合、車両の電力は消費されず、環境負荷も発生しない。
- move w: 頂点wに向かって距離1だけ移動する。
- pickup a: ID がaである注文に関する作業を行う。
- charge_from_grid d: 現在位置するナノグリッドから、車両へdだけ充電する。
- charge_to_grid d: 車両から、現在位置するナノグリッドへdだけ充電する。
- 以上の 2 項目による充電・放電の総量はターン毎、グリッド毎に $\\Delta_\\mathrm{EV}$ に集約され、評価される。詳細は[電力需給詳細](#電力需給詳細)を参照せよ。

採点方法

最終的なスコア $S$ は以下の式で決定される：

$S = \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{day}}w_{\\mathrm{day}, i}S_i + w_\\mathrm{acc}S_\\mathrm{acc} - \\alpha_\\mathrm{cost}\\max(0, C_\\mathrm{total} - C_\\mathrm{init})$

ここで、 $S_i$ は第 $i$ 日目のスコア、 $S_\\mathrm{acc}$ は災害対応スコア、 $w_{\\mathrm{day}, i}$ は各 $S_i$ に対する重み付け係数、 $w_\\mathrm{acc}$ は災害対応スコアの重みづけ係数、 $C_\\mathrm{total}$ は設置した設備全体のコスト、 $\\alpha_\\mathrm{cost}$ はスコア換算のための係数、 $C_\\mathrm{init}$ は設備配置のための予算額、である。 $S_i$ は以下の計算式で決定される。

$S_i = w_\\mathrm{trans}S_\\mathrm{trans} + w_\\mathrm{ele}S_\\mathrm{ele} + w_\\mathrm{env}S_\\mathrm{env}$

ここで、 $S_\\mathrm{trans}$ は輸送スコア、 $S_\\mathrm{ele}$ は電力スコア、 $S_\\mathrm{env}$ は環境スコアである。詳細は以下の記述を参照せよ。 $w_\\mathrm{trans}$ 、 $w_\\mathrm{ele}$ 、 $w_\\mathrm{env}$ は各スコアの重みづけ係数である。それぞれのスコアは、該当する日のパラメータによるテストで求められる。

輸送スコア $S_\\mathrm{trans}$

$S_\\mathrm{trans} = \\sum_{i \\in \\mathcal O^\\mathrm{trans}} \\max\\left(0, \\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{fee}\\mathrm{dist}_i - \\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{penalty}(T_{\\mathrm{wait}, i} - T_i)^2\\right)$

ただし、 $\\mathcal O^\\mathrm{trans}$ はテストケース終了時までに完了した運搬依頼のIDの集合、 $T_\\mathrm{wait, i}$ は運搬依頼のID= $i$ が発生してから目的地に到着するまでの時間、 $T_i$ は運搬依頼のID= $i$ の発生地点から目的地点までの最短経路長から計算した最短所要時間である。 $\\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{fee}$ は運賃収入に対応するパラメータであり、 $\\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{penalty}$ は運搬依頼の遅れに対するペナルティに対応する。

電力スコア $S_\\mathrm{ele}$

$S_\\mathrm{ele} = \\alpha^\\mathrm{ele}C^\\mathrm{balance} - \\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{FE}\\sum_{t = 0}^{T_\\mathrm{max}}\\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}}L^\\mathrm{FE}_{i, t} - \\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{buy}\\sum_{t = 0}^{T_\\mathrm{max}}\\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}}L^\\mathrm{buy}_{i, t}$

$C^\\mathrm{balance} = \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{EV}} C^{\\mathrm{EV}_i}_{t = T_\\mathrm{max}} + \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}} C^{\\mathrm{grid}_i}_{t = T_\\mathrm{max}} - \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}} C^{\\mathrm{grid}_i}_{t = 0} - \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{EV}} C^{\\mathrm{EV}_i}_{t = 0} - \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{EV}}\\Delta^\\mathrm{EV}_{\\mathrm{move}, i}\\mathrm{ret}_i$

ただし、第1項の $C^\\mathrm{balance}$ は全体の電力収支に対応し、 $t = T_\\mathrm{max}$ 時点における全EV及び全ナノグリッドの蓄電残量の総和から、初期蓄電量の総和とEVが初期値点へ帰投するために必要な電力量の総和を引いたものである。 $L^\\mathrm{FE}_{i, t}$ と $L^\\mathrm{buy}_{i, t}$ はそれぞれ、ナノグリッド $i$ が時刻 $t$ でFEによって発電した電力と系統から購入した電力である。 $\\alpha^\\mathrm{ele}$ 、 $\\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{FE}$ および $\\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{buy}$ は電力スコア換算のための係数である。

電力需要地にナノグリッドを設置しなかった場合、ナノグリッドが設置されなかった電力需要地で消費された電力は全て系統から購入したものとして扱われる。

環境スコア $S_\\mathrm{env}$

$S_\\mathrm{env} = - \\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{fuel} \\sum_{t = 0}^{T_\\mathrm{max}} \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}} L^\\mathrm{FE}_{i, t} - \\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{buy} \\sum_{t = 0}^{T_\\mathrm{max}} \\sum_{i = 1}^{N_\\mathrm{grid}} L^\\mathrm{buy}_{i, t}$

ただし、 $\\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{fuel}$ および $\\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{buy}$ は環境負荷換算のための係数である。

災害対応スコア $S_\\mathrm{acc}$

$S_\\mathrm{acc} = \\alpha^\\mathrm{acc}\\mathrm{Day}$

ただし、 $\\mathrm{Day}$ は災害時における連続無停電日数であり、最大で $N_\\mathrm{acc}$ となる。 $\\alpha^\\mathrm{acc}$ はスコア換算のための係数である。災害対応スコアの計算は $N_\\mathrm{day}$ 日分のテストによって上記の輸送スコア、電力スコア、環境スコアの計算を行った後、改めて開始される。詳細は以下の折り畳みを参照せよ。

災害対応スコアは以下のようにして計算される。 1. テストケース内の1日が一様ランダムで選択され、コンテスタントの指定した初期蓄電量からテストが開始される。 2. $\\{1, \\cdots , T^\\mathrm{max}\\}$ から一様ランダムに1点が選択され、その時刻が災害発生時刻 $t_\\mathrm{acc}$ となり、1.で実行したテスト中での時刻 $t_\\mathrm{acc}$ における蓄電量が記録される。 3. 新たにテストが開始される。初期蓄電量は2.で記録した蓄電量となり、以降、系統からの電力供給を受けずに無停電動作を行う限り、また先述の最大連続無停電日数の範囲でテストが続行される。この間、2日目以降の初期蓄電量は前日の最終蓄電量が使用される。また、避難所の位置に電力需要地が出現する。詳細は[入出力形式1](#入出力形式1)の避難所情報を参照せよ。加えて、これらのテストの間、運搬注文は発生しない。 4. 上記の災害対応テストは最大 $N_\\mathrm{acc}$ 日間で終了する。

最終順位決定方法

システムテストでは、コンテスト期間中とは異なる400個のテストケースを用いて、その合計点で最終順位を決定する。各コンテスタントでシステムテストの対象となるコードは"ACを獲得した最後の提出"となる。また、TLEもしくはWAとなったテストケースが存在した場合、そのケースの得点は0点になる。テストケースの詳細な内訳は下記表を参照せよ。
※generatorの配布予定は無し。

(1)ツールキット公開済3種＋未公開3種(いずれも頂点数10000以下)
(2)実データから日射量多め×1,少なめ×1,乱択×2の合計4種
(3)運搬数の合計の期待値は地図データと一対一対応とする
(4)但し、期間中順位用のテストケースと比較して、計算時間・メモリ消費量が極端に大きくなるケースは除外する
(5)地図6種 × 日射量4種 × 予算額3種 × 他パラメタパターン4種 = 288ケース
(6)将来的な技術動向や政策動向を考慮し、特定のアセットや条件などが有利になるケースを含むように選択
(例: 系統から電力を購入することによるペナルティ( $\\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{buy}$ や $\\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{buy}$ )が大きいケース、$w_\\mathrm{acc}, w_\\mathrm{trans}, w_\\mathrm{ele}, w_\\mathrm{env}$のいずれか1つが小さくなるケース)

避難所に関する情報である。
1行目の $N_\\mathrm{shelter}$ は避難所の数を示す。
続く $N_\\mathrm{shelter}$ 行は避難所の設置位置と想定収容人数である。 $i$ 行目は $i$ 番目の避難所が頂点 $x_i$ に位置し、想定収容人数が $p_i$ であることを示す。
続く1行は、災害発生時に避難所で発生する基準電力需要である。 $i$ 番目の数字 $D^\\mathrm{shelter}_i$ は、時間区間 $i$ における基準電力需要が $D^\\mathrm{shelter}_i$ であることを示す。時間区間 $i$ における避難所 $j$ の予測電力需要 $D^\\mathrm{shelter}_{i, j}$ は以下の式で表される(端数切り捨て) :

$\\begin{aligned}D^\\mathrm{shelter}_{i, j} = p^\\mathrm{shelter}_j D^\\mathrm{shelter}_i / 100\\end{aligned}$

電力需要地と避難所が同じ頂点に位置する場合、災害対応スコア計算時には、電力需要地としての電力需要と避難所としての電力需要を合算したものが該当地点の電力需要となる。

入出力制約

入力で与えられる数値のうち小数と記載されているものは小数で与えられ、その他のものは整数で与えられる。

入出力形式１

$40 \\leq w_{\\mathrm{day}, i} \\leq 1000$
$1000 \\leq \\alpha_\\mathrm{cost} \\leq 2000$
$10000 \\leq C_\\mathrm{init} \\leq 800000$
$0 \\leq C_\\mathrm{total} \\leq 1000000000$
$0 \\leq w_\\mathrm{trans} \\leq 1$ [小数]
$0 \\leq w_\\mathrm{ele} \\leq 1$ [小数]
$0 \\leq w_\\mathrm{env} \\leq 1$ [小数]
$0 \\leq w_\\mathrm{acc} \\leq 1$ [小数]
$15 \\leq \\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{fee} \\leq 20$ [小数]
$0.005 \\leq \\alpha^\\mathrm{trans}_\\mathrm{penalty} \\leq 0.2$ [小数]
$0.003 \\leq \\alpha^\\mathrm{ele} \\leq 0.015$ [小数]
$0.003 \\leq \\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{FE} \\leq 0.01$ [小数]
$0.004 \\leq \\alpha^\\mathrm{ele}_\\mathrm{buy} \\leq 0.02$ [小数]
$20 \\leq \\Delta^\\mathrm{EV}_{\\mathrm{move}, i} \\leq 300$
$0.00025 \\leq \\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{fuel} \\leq 0.0012$ [小数]
$0.0005 \\leq \\alpha^\\mathrm{env}_\\mathrm{buy} \\leq 0.0025$ [小数]
$1000000 \\leq \\alpha^\\mathrm{acc} \\leq 8000000$
$3000 \\leq T_\\mathrm{max} \\leq 10000$
$2700 \\leq T_\\mathrm{last} \\leq 9000$
$15 \\leq N_\\mathrm{div} \\leq 30$
$2 \\leq N_\\mathrm{day} \\leq 16$
$1 \\leq N_\\mathrm{acc} \\leq 8$
$5000 \\leq V \\leq 20000$
$5000 \\leq E \\leq 40000$
$\-60000 \\leq x_i \\leq 60000 (1 \\leq i \\leq V)$
$\-60000 \\leq y_i \\leq 60000 (1 \\leq i \\leq V)$
$0 \\leq p_i \\leq 2000 (1 \\leq i \\leq V)$
$1 \\leq A_i \\leq 5000 (1 \\leq i \\leq V)$
$5 \\leq l_i \\leq 300 (1 \\leq i \\leq V)$
$1 \\leq u_i \\leq V (1 \\leq i \\leq E)$
$1 \\leq v_i \\leq V (1 \\leq i \\leq E)$
$1 \\leq d_i \\leq 300 (1 \\leq i \\leq E)$
$0 \\leq N_\\mathrm{demand} \\leq 12$
$10 \\leq \\sigma_D^2 \\leq 30$
$0 \\leq D^{\\rm predict}_i \\leq 200 (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{div})$
$0 \\leq R^{\\rm predict}_i \\leq 10 (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{div})$ [小数]
$2 \\leq N_\\mathrm{PV} \\leq 3$
$2 \\leq N_\\mathrm{FE} \\leq 4$
$2 \\leq N_\\mathrm{RB} \\leq 3$
$2 \\leq N_\\mathrm{EVC} \\leq 5$
$3 \\leq N_V \\leq 4$
$10 \\leq A^\\mathrm{PV} \\leq 15$
$50 \\leq C^\\mathrm{PV}_{\\mathrm{init}} \\leq 120$
$0 \\leq P^\\mathrm{FE}_\\mathrm{max} \\leq 500$
$0 \\leq C^\\mathrm{FE}_\\mathrm{init} \\leq 4000$
$8000 \\leq \\mathrm{Cap}^\\mathrm{RB} \\leq 100000$
$250 \\leq C^\\mathrm{RB}_\\mathrm{init} \\leq 1000$
$0 \\leq P^\\mathrm{EVC}_\\mathrm{in} \\leq 500$
$0 \\leq P^\\mathrm{EVC}_\\mathrm{out} \\leq 500$
$0 \\leq C^\\mathrm{EVC}_\\mathrm{init} \\leq 2000$
$40000 \\leq \\mathrm{Cap}^V_\\mathrm{ele} \\leq 900000$
$2 \\leq \\mathrm{Cap}^V_\\mathrm{pop} \\leq 50$
$300 \\leq P^V_{\\mathrm{charge}} \\leq 1200$
$300 \\leq P^V_{\\mathrm{discharge}} \\leq 1200$
$1500 \\leq C^V_{\\mathrm{init}} \\leq 8000$
$20 \\leq \\Delta^V_{\\mathrm{move}} \\leq 300$
$0 \\leq o_i \\leq 1000 (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{div})$
$4 \\leq N_\\mathrm{shelter} \\leq 16$
$1 \\leq x^\\mathrm{shelter}_i \\leq V (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{shelter})$
$20 \\leq p^\\mathrm{shelter}_i \\leq 800 (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{shelter})$
$0 \\leq D^\\mathrm{shelter}_i \\leq 12 (1 \\leq i \\leq N_\\mathrm{div})$

入出力形式2

$S_\\mathrm{trans}$ [小数]
$S_\\mathrm{ele}$ [小数]
$S_\\mathrm{env}$ [小数]
$1 \\leq x^\\mathrm{grid}_\\mathrm{pos} \\leq V$
$0 \\leq \\mathrm{Chg}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{init} \\leq \\mathrm{Cap}^\\mathrm{RB} A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB}$
$\\mathrm{Cap}^\\mathrm{RB}$ は導入したRBの蓄電池容量、 $A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB}$ はRBの導入量である。
$1 \\leq \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} \\leq N_\\mathrm{PV}$
$0 \\leq A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{PV} \\leq 500$
$1 \\leq \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{FE} \\leq N_\\mathrm{FE}$
$1 \\leq \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB} \\leq N_\\mathrm{RB}$
$0 \\leq A^\\mathrm{grid}_\\mathrm{RB} \\leq 10000$
$1 \\leq \\mathrm{type}^\\mathrm{grid}_\\mathrm{EVC} \\leq N_\\mathrm{EVC}$
$1 \\leq x^\\mathrm{EV}_\\mathrm{pos} \\leq V$
$1 \\leq \\mathrm{Chg}^\\mathrm{EV}_\\mathrm{init} \\leq \\mathrm{Cap}^V_\\mathrm{ele}$
$\\mathrm{Cap}^V_\\mathrm{ele}$ は導入したEVの蓄電池容量である。
$1 \\leq \\mathrm{type}_\\mathrm{EV} \\leq N_\\mathrm{V}$

サンプルコードA

問題Aのツールキット一式はここからダウンロードできます。このツールキットを用いて、手元の環境でジャッジの実行が可能です。また、ビギナー向けのサンプルコードも用意しています。

テストケース
ジャッジプログラム
サンプルコード

#hokudaihitachi2021a. [hokudai_hitachi2021_a]Regional area design

問題概要

入出力形式１

入出力形式２

mathrmgridinfo\\mathrm{grid\\_info}mathrmgridi​nfo 詳細

入出力形式

説明

mathrmEVinfo\\mathrm{EV\\_info}mathrmEVi​nfo 詳細

入出力形式

説明

問題詳細

地図情報

アセット情報

電力需要

電力供給

採点方法

輸送スコア S_\\mathrm{trans}

電力スコア S_\\mathrm{ele}

環境スコア S_\\mathrm{env}

災害対応スコア S_\\mathrm{acc}

最終順位決定方法

クエリ詳細

予算情報 (budget)

入出力形式

説明

時間情報 (temporal)

入出力形式

説明

スコア情報 (score)

入出力形式

説明

グラフ情報 (graph)

入出力形式

説明

電力需要情報 (demand)

入出力形式

説明

電力需要情報詳細 (demand [day] [id])

入出力形式

説明

日射量予測 (radiation [day] [id])

入出力形式

説明

アセット情報 (asset)

入出力形式

説明

PVアセット情報 (asset PV [pv_id])

入出力形式

説明

FEアセット情報 (asset FE [fe_id])

入出力形式

説明

RBアセット情報 (asset RB [rb_id])

入出力形式

説明

EVCアセット情報 (asset EVC [EVC_id])

入出力形式

説明

車両アセット情報 (asset vehicle [v_id])

入出力形式

説明

運搬依頼情報 (order [day])

入出力形式

説明

避難所情報 (shelter)

入出力形式

説明

入出力制約

入出力形式１

入出力形式2

サンプルコードA

登录

$\\mathrm{grid\\_info}$ 詳細

$\\mathrm{EV\\_info}$ 詳細

輸送スコア $S_\\mathrm{trans}$

電力スコア $S_\\mathrm{ele}$

環境スコア $S_\\mathrm{env}$

災害対応スコア $S_\\mathrm{acc}$

予算情報 (`budget`)

時間情報 (`temporal`)

スコア情報 (`score`)

グラフ情報 (`graph`)

電力需要情報 (`demand`)

電力需要情報詳細 (`demand [day] [id]`)

日射量予測 (`radiation [day] [id]`)

アセット情報 (`asset`)

PVアセット情報 (`asset PV [pv_id]`)

FEアセット情報 (`asset FE [fe_id]`)

RBアセット情報 (`asset RB [rb_id]`)

EVCアセット情報 (`asset EVC [EVC_id]`)

車両アセット情報 (`asset vehicle [v_id]`)

運搬依頼情報 (`order [day]`)

避難所情報 (`shelter`)