内容

1. 问题概述
2. 输入1
   1. 工作时间框架
   2. 地理数据
   3. 工作者
   4. 工作
   5. 天气
   6. 日程安排
3. 输出1
4. 输入2（每个时间点）
   1. 当前天气
   2. 工作状态
   3. 工作者当前位置
   4. 天气预报
5. 输出2（每个时间点）
   1. 日程提交
   2. 工作者行动
6. 输入3（评分）
   1. 评分方法
   2. 总奖励金额
   3. 未完成工作的惩罚
   4. 日程附加分数
7. 任务执行限制
8. 测试用例生成规则
9. 排序方法
10. 约束条件
11. 工具包
12. 可视化工具

问题概述

该问题是为了最大化农业设备共享服务中可用机械和人员（简称为 "工作者"）的利用率，接受农业工作（简称为 "工作"），同时最大化奖励*。您首先需要从分布在一定空间内的众多工作中选择要接受的工作，然后生成和更新工作绩效安排，输出工作人员处理工作的指令。每个工作由多个需要指定处理时间的 "任务" 组成，当工作者处理这些 "任务" 时，工作被视为完成。基本上，所有接受的工作必须完成（否则将对未完成的工作施加惩罚）。通过完成工作可以获得奖励，但奖励的数量取决于任务何时完成，因此必须考虑处理每个任务的适当时间框架。特定时间可以处理的任务数量也取决于工作者的能力和天气情况。天气预报提供了一段时间的天气信息。

*奖励：假设因素包括作物的收获时间和农业设备供应的可再生能源的比率。

给定以下数据作为初始输入。

1. 工作时间框架
2. 地理数据（图形）
3. 工作者数据
4. 所有工作数据
5. 与天气相关的数据
6. 与日程安排相关的数据

根据这些数据，您需要输出：

1. 要接受的工作。

然后，在每个时间点的开始，将提供以下数据作为输入：

1. 有关已接受工作的数据。
2. 工作者的当前位置。
3. 天气预报（按一定的间隔）。

根据这些数据，您必须输出：

1. 工作绩效安排
2. 每个工作者的行动

此周期将重复，直到指定的工作时间框架结束。

根据您的输出进行评分：

1. 获得的奖励。
2. 未完成工作的惩罚。
3. 遵循和更改日程的程度。

以下是更详细的描述。

输入1

初始输入为：

1. 工作时间框架
2. 地理数据（图形）
3. 工作者数据
4. 所有工作数据
5. 与天气相关的数据
6. 与日程安排相关的数据

此数据以以下格式在标准输入中给出：