EA FC Automated SBC Solving 다운로드 - EA FC Automated SBC Solving 소스 코드 다운로드

EA FC Automated SBC Solving

기타 소스코드

1.0.0

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EA FC 자동 SBC 해결 ⚽

어떻게 작동하나요? ?

이 프로젝트는 정수 프로그래밍을 활용하여 SBC(분대 구성 문제)를 해결합니다. 최적화 문제는 Google CP-SAT 솔버를 사용하여 해결됩니다. 이 접근 방식은 솔루션 최적성을 결정하는 기능과 함께 광범위한 사용자 정의 기능을 제공합니다.

The goal is to obtain the squad with the minimum total cost.

그것을 사용하는 방법? ?

클럽 데이터세트를 다운로드하려면 확장 프로그램(버전 >= 1.1.0.3)을 사용하세요.
다양한 제약 조건에 대한 입력은 input.py 에서 찾을 수 있습니다. input.py ( L43-77 및 L28-30 )에서 각 SBC 제약 조건에 대한 적절한 입력을 구성한 다음 optimize.py (L581-615) 로 이동하여 SBC 요구 사항에 따라 관련 줄의 주석 처리를 제거합니다. 또한 input.py 에서 formation 설정하는 것을 잊지 마세요!
예를 들어, 요구 사항이 Same League Count: Max 5 Max 5 Players from the Same League 경우 MAX_NUM_LEAGUE = 5 ( input.py 의 L53 )를 설정한 다음 model = create_max_league_constraint(df, model, player, map_idx, players_grouped, num_cnts) ( optimize.py 의 L589 ).
요구 사항이 Nations: Max 2 인 경우 NUM_UNIQUE_COUNTRY = [2, "Max"] ( input.py 의 L62 )를 설정한 다음 최적화에서 model = create_unique_country_constraint(df, model, player, map_idx, players_grouped, num_cnts) ( L598 )의 주석 처리를 제거합니다 optimize.py ).
input.py 에서 ( L28-L30 )을 설정하여 중복의 우선순위를 지정하는 경우 optimize.py ( L615 )에서 model = prioritize_duplicates(df, model, player) 의 주석 처리를 제거해야 합니다.
예를 들어, SBC가 at least 3 players from Real Madrid and Arsenal combined 와 at least 2 players from Bayern Munich 원할 경우 CLUB = [["Real Madrid", "Arsenal"], ["FC Bayern"]] 설정하고 NUM_CLUB = [3, 2] ( input.py 의 L43-44 ) 그런 다음 주석 처리를 해제합니다 model = create_club_constraint(df, model, player, map_idx, players_grouped, num_cnts) ( optimize.py 의 L581 ).
SBC에 최소 6 Rare 와 8 Gold 필요한 경우 input.py (L71-72) 에서 RARITY_2 = ["Rare", "Gold"] 및 NUM_RARITY_2 = [6, 8] 설정한 다음 model = create_rarity_2_constraint(df, model, player, map_idx, players_grouped, num_cnts) ( optimize.py 의 L603 ).
Chemistry ( optimize.py , L620 ) 또는 FIX_PLAYERS ( optimize.py , L623 )와 같은 제약 조건에는 명시적인 활성화가 필요하지 않습니다. Chemistry 가 필요하지 않으면 input.py (L79) 에서 0 으로 설정하세요. 마찬가지로 수정이 필요한 플레이어가 없으면 input.py (L12) 에서 FIX_PLAYERS 비워 두세요.
objective optimize.py ( L626 )에 설정됩니다. objective 의 성격은 input.py ( L20-21 )에서 변경할 수 있습니다. 현재 목표는 total cost minimize 것입니다.
자세한 내용은 input.py 의 추가 매개변수를 검토해야 합니다.
main.py 에서 L57 에 club dataset 의 이름을 지정합니다. 데이터 세트는 main.py 내의 preprocess_data_2 에서 전처리됩니다. 추가 필터는 기존 필터와 유사한 방식으로 추가할 수 있습니다.
현재 이 SBC 문제를 해결하기 위한 입력이 설정되어 있습니다. 최종 플레이어 목록은 output.xlsx 파일에 기록됩니다. 프로그램을 실행하려면 필요한 종속성을 설치한 후 py main.py 실행하기만 하면 됩니다. 참고: 이는 매우 어려운 SBC인 것으로 보이므로 main.py (L41) 에서 등급에 대한 필터를 활성화해야 했습니다.