単一勝者選挙の最も一般的な投票システムの1つは、複数投票方法です。簡単に言えば、投票数が最も多い候補者が勝ちます。しかし、複数の投票は数学的には不健全であり、有権者が本当に好む候補者とは対照的に、「2つの悪の少ない方」に投票するように駆り立てられる状況を作り出しがちです。

このゲームでは、複数投票システムを活用するプログラムを作成します。選挙で3人の候補者の1人に投票します。各候補者は、あなた自身の特定の見返りに関連付けられており、あなたの目標は、期待される見返りを最大化することです。

ペイオフはランダムに「均一に」分配され、選挙ごとに変更され、100に加算されます。候補者Aはペイオフ40、候補者Bはペイオフ27、候補者Cはペイオフ33を持ちます。

投票する番になると、情報が不完全になります。以下は、利用できる情報です。他のプレイヤーの個々のペイオフが何であるか分からないので、現在の投票結果を考慮して彼らがどのように投票するかを予測するのはあなたの挑戦です。

• これまでの選挙の部分的な結果
• まだ投票していない参加者（自分を除く）の数
• 各候補者の個人的な報酬
• 各候補者の合計グループペイオフ

各プレイヤーに投票の機会が与えられた後、最も投票数の多い候補者が複数の投票に従って勝ちます。各プレイヤーは、その候補者からのペイオフに対応するポイント数を受け取ります。票に同点がある場合、割り当てられるポイントの数は、同点の候補者の平均になります。

トーナメント構造

最初にインスタンス化されると、参加者にはトーナメントで行われた選挙の回数が通知されます。私は非常に多くの選挙を実施しようとします。その後、各選挙は1つずつ実施されます。

参加者がシャッフルされた後、それぞれに投票の順番が与えられます。彼らは上記の限られた情報を与えられ、彼らの投票を意味する数を返します。各選挙が終わると、各ボットに最終的な投票結果が与えられ、その選挙から得点が上がります。

勝利した参加者は、多数の選挙が行われた後、合計スコアが最も高い参加者になります。また、コントローラーは、そのスコアをランダム投票ボットについて予測されたスコア分布と比較することにより、各競技者の「正規化された」スコアを計算します。

提出の詳細

提出は、Java 8クラスの形式を取ります。 各参加者は、次のインターフェイスを実装する必要があります。

public interface Player
{
    public String getName();
    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs);
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result);
}

• コンストラクターはintパラメーターとして1つを取る必要があります。これは、行われる選挙の数を表します。
• このgetName()メソッドは、リーダーボードで使用される名前を返します。これにより、適切に書式設定された名前を使用できます。
• getVote(...)メソッドが返す0、1または2投票を受け取ることになりますどの候補意味します。
• このreceiveResults(...)方法は、主に履歴データを使用するより複雑な戦略の存在を可能にすることです。
• 与えられた情報を記録および処理する他のメソッド/インスタンス変数を作成することができます。

トーナメントサイクル、拡張

1. 参加者はそれぞれでインスタンス化されnew entrantName(int numElections)ます。
2. 選挙ごとに：
   1. コントローラーは、この選挙の各プレーヤーのペイオフをランダムに決定します。このためのコードを以下に示します。次に、プレイヤーをシャッフルし、投票を開始させます。
   2. 参加者の方法がpublic int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)呼び出され、参加者は自分の投票を返す0、1または2自分の好きな候補者のために。
   3. getVote(...)メソッドが有効な投票を返さない参加者には、ランダム投票が割り当てられます。
   4. 全員が投票した後、コントローラーは複数の方法で選挙結果を決定します。
   5. 参加者は、メソッドを呼び出すことにより、最終投票数とその支払いを通知されpublic void receiveResults(int[] voteCounts, double result)ます。
3. すべての選挙が行われた後、勝者は最高の得点を持つものです。

ペイオフのランダム分布

正確な分布は、ゲームプレイに大きな影響を持つことになります。標準偏差が大きい（約23.9235）分布を選択しました。これは、非常に高いペイオフと非常に低いペイオフの両方を作成することができます。3つのペイオフのそれぞれが同じ分布であることを確認しました。

public int[] createPlayerPayoffs()
{
    int cut1;
    int cut2;
    do{
        cut1 = rnd.nextInt(101);
        cut2 = rnd.nextInt(101);  
    } while (cut1 + cut2 > 100);
    int rem = 100 - cut1 - cut2;
    int[] set = new int[]{cut1,cut2,rem};
    totalPayoffs[0] += set[0];
    totalPayoffs[1] += set[1];
    totalPayoffs[2] += set[2];
    return set;
}

その他のルール

以下は、より一般化されたルールです。

• プログラムは、コントローラーまたは他の参加者またはその記憶の一部を実行/変更/インスタンス化してはなりません。
• プログラムはトーナメント全体で「ライブ」のままなので、ファイルを作成しないでください。
• 他の参加プログラムと対話したり、助けたり、ターゲットにしたりしないでください。
• あなたは可能限り、あなたは上記の規則に従っている限り、彼らは合理的に異なっているように、複数の参加者を提出し、そして。
• 正確な時間制限を指定していませんが、呼び出しごとに1秒よりも大幅に短いランタイムを高く評価します。できるだけ多くの選挙を実施できるようにしたい。

コントローラー

コントローラはここにあります。 メインプログラムはTournament.javaです。競合する2つの単純なボットもRandomBotありPersonalFavoriteBotます。これら2つのボットを回答として投稿します。

リーダーボード

ExpectantBotが現在のリーダーで、Monte Carlo、StaBotがそれに続くようです。

Leaderboard - 20000000 elections:
   767007688.17 (  937.86) - ExpectantBot                            
   766602158.17 (  934.07) - Monte Carlo 47                          
   766230646.17 (  930.60) - StatBot                                
   766054547.17 (  928.95) - ExpectorBot                             
   764671254.17 (  916.02) - CircumspectBot                          
   763618945.67 (  906.19) - LockBot                                 
   763410502.67 (  904.24) - PersonalFavoriteBot343                  
   762929675.17 (  899.75) - BasicBot                                
   761986681.67 (  890.93) - StrategicBot50                          
   760322001.17 (  875.37) - Priam                                   
   760057860.67 (  872.90) - BestViableCandidate (2842200 from ratio, with 1422897 tie-breakers of 20000000 total runs)
   759631608.17 (  868.92) - Kelly's Favorite                        
   759336650.67 (  866.16) - Optimist                                
   758564904.67 (  858.95) - SometimesSecondBestBot                  
   754421221.17 (  820.22) - ABotDoNotForget                         
   753610971.17 (  812.65) - NoThirdPartyBot                         
   753019290.17 (  807.12) - NoClueBot                               
   736394317.17 (  651.73) - HateBot670                              
   711344874.67 (  417.60) - Follower                                
   705393669.17 (  361.97) - HipBot                                  
   691422086.17 (  231.38) - CommunismBot0                           
   691382708.17 (  231.01) - SmashAttemptByEquality (on 20000000 elections)
   691301072.67 (  230.25) - RandomBot870                            
   636705213.67 ( -280.04) - ExtremistBot                            
The tournament took 34573.365419071 seconds, or 576.2227569845166 minutes.

古いトーナメントはいくつかありますが、これらの実行以降、どのボットも機能が変更されていません。

Leaderboard - 10000000 elections:
   383350646.83 (  661.14) - ExpectantBot                            
   383263734.33 (  659.99) - LearnBot                                
   383261776.83 (  659.97) - Monte Carlo 48                          
   382984800.83 (  656.31) - ExpectorBot                             
   382530758.33 (  650.31) - CircumspectBot                          
   381950600.33 (  642.64) - PersonalFavoriteBot663                  
   381742600.33 (  639.89) - LockBot                                 
   381336552.33 (  634.52) - BasicBot                                
   381078991.83 (  631.12) - StrategicBot232                         
   380048521.83 (  617.50) - Priam                                   
   380022892.33 (  617.16) - BestViableCandidate (1418072 from ratio, with 708882 tie-breakers of 10000000 total runs)
   379788384.83 (  614.06) - Kelly's Favorite                        
   379656387.33 (  612.31) - Optimist                                
   379090198.33 (  604.83) - SometimesSecondBestBot                  
   377210328.33 (  579.98) - ABotDoNotForget                         
   376821747.83 (  574.84) - NoThirdPartyBot                         
   376496872.33 (  570.55) - NoClueBot                               
   368154977.33 (  460.28) - HateBot155                              
   355550516.33 (  293.67) - Follower                                
   352727498.83 (  256.36) - HipBot                                  
   345702626.33 (  163.50) - RandomBot561                            
   345639854.33 (  162.67) - SmashAttemptByEquality (on 10000000 elections)
   345567936.33 (  161.72) - CommunismBot404                         
   318364543.33 ( -197.86) - ExtremistBot                            
The tournament took 15170.484259763 seconds, or 252.84140432938332 minutes.

また、ExpectantBotのリードを確認して、2回目の10メートルトーナメントを開催しました。

Leaderboard - 10000000 elections:
   383388921.83 (  661.65) - ExpectantBot                            
   383175701.83 (  658.83) - Monte Carlo 46                          
   383164037.33 (  658.68) - LearnBot                                
   383162018.33 (  658.65) - ExpectorBot                             
   382292706.83 (  647.16) - CircumspectBot                          
   381960530.83 (  642.77) - LockBot                                 
   381786899.33 (  640.47) - PersonalFavoriteBot644                  
   381278314.83 (  633.75) - BasicBot                                
   381030871.83 (  630.48) - StrategicBot372                         
   380220471.33 (  619.77) - BestViableCandidate (1419177 from ratio, with 711341 tie-breakers of 10000000 total runs)
   380089578.33 (  618.04) - Priam                                   
   379714345.33 (  613.08) - Kelly's Favorite                        
   379548799.83 (  610.89) - Optimist                                
   379289709.83 (  607.46) - SometimesSecondBestBot                  
   377082526.83 (  578.29) - ABotDoNotForget                         
   376886555.33 (  575.70) - NoThirdPartyBot                         
   376473476.33 (  570.24) - NoClueBot                               
   368124262.83 (  459.88) - HateBot469                              
   355642629.83 (  294.89) - Follower                                
   352691241.83 (  255.88) - HipBot                                  
   345806934.83 (  164.88) - CommunismBot152                         
   345717541.33 (  163.70) - SmashAttemptByEquality (on 10000000 elections)
   345687786.83 (  163.30) - RandomBot484                            
   318549040.83 ( -195.42) - ExtremistBot                            
The tournament took 17115.327209018 seconds, or 285.25545348363335 minutes.

NoThirdPartyBot

このボットは、どの候補者が3番目になるかを推測し、2人のフロントランナーの中で最も好きな候補者に投票します。

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class NoThirdPartyBot implements Player {

    public NoThirdPartyBot(int e) {
    }


    @Override
    public String getName() {
        return "NoThirdPartyBot";
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
            int[] totalPayoffs) {
        List<Integer> order = order(totalPayoffs);

        if (payoffs[order.get(0)] > payoffs[order.get(1)]) {
            return order.get(0);
        } else {
            return order.get(1);
        }
    }

    static List<Integer> order(int[] array) {
        List<Integer> indexes = Arrays.asList(0, 1, 2);
        Collections.sort(indexes, (i1, i2) -> array[i2] - array[i1]);
        return indexes;
    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {
    }
}

CircumspectBot

このボットは、数学的に排除されていないお気に入りに投票します。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;


public class CircumspectBot implements Player {

    public CircumspectBot(int elections) {
    }

    @Override
    public String getName() {
        return "CircumspectBot";
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
            int[] totalPayoffs) {
        List<Integer> indexes = new ArrayList<>();
        int topVote = Arrays.stream(voteCounts).max().getAsInt();
        for (int index = 0; index < 3; index++) {
            if (voteCounts[index] + votersRemaining + 1 >= topVote) {
                indexes.add(index);
            }
        }
        Collections.sort(indexes, (i1, i2) -> payoffs[i2] - payoffs[i1]);

        return indexes.get(0);
    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {

    }

}

ExpectantBot

このボットは、すべての投票者がその後ランダムに投票すると仮定して、各投票オプションの期待値を計算します。

import java.util.Arrays;

public class ExpectantBot implements Player {

    public ExpectantBot(int elections) {
    }

    @Override
    public String getName() {
        return "ExpectantBot";
    }

    static double choose(int x, int y) {
        if (y < 0 || y > x) return 0;
        if (y > x/2) {
            // choose(n,k) == choose(n,n-k), 
            // so this could save a little effort
            y = x - y;
        }

        double denominator = 1.0, numerator = 1.0;
        for (int i = 1; i <= y; i++) {
            denominator *= i;
            numerator *= (x + 1 - i);
        }
        return numerator / denominator;
    }

    double expectedPayout(int[] voteCounts, int[] payoffs, int votersRemaining) {
        double total = 0.0;
        for (int firstPartyVoters = 0; firstPartyVoters <= votersRemaining; firstPartyVoters++) {
            for (int secondPartyVoters = 0; secondPartyVoters <= votersRemaining - firstPartyVoters; secondPartyVoters++) {
                int thirdPartyVoters = votersRemaining - firstPartyVoters - secondPartyVoters;

                int [] newVoteCounts = voteCounts.clone();
                newVoteCounts[0] += firstPartyVoters;
                newVoteCounts[1] += secondPartyVoters;
                newVoteCounts[2] += thirdPartyVoters;
                int highest = Arrays.stream(newVoteCounts).max().getAsInt();
                int payoff = 0;
                int winCount = 0;
                for (int index = 0; index < 3; index++) {
                    if (newVoteCounts[index] == highest) {
                        payoff += payoffs[index];
                        winCount++;
                    }
                }
                double v = (double)payoff / (double) winCount;
                double value = choose(votersRemaining, firstPartyVoters)*choose(votersRemaining - firstPartyVoters, secondPartyVoters)*v*Math.pow(1/3.0, votersRemaining);
                total += value;
            }
        }
        return total;
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
            int[] totalPayoffs) {

        int bestVote = 0;
        double bestScore = 0.0;
        for (int vote = 0; vote < 3; vote++) {      
            voteCounts[vote]++;
            double score = expectedPayout(voteCounts, payoffs, votersRemaining);
            if (score > bestScore) {
                bestVote = vote;
                bestScore = score;
            }
            voteCounts[vote]--;
        }
        return bestVote;

    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {   
    }

}

HipBot

HipBotは支払いを気にしません。お金は本当の芸術から気を散らすだけの鎮静剤です。

HipBotは、企業の悪口だけでなく、本物の誰かに投票したいと考えています。彼はまた、（おそらく）屈辱的な敗北の後にキャンペーンシャツを着たいので、勝者が何か間違ったことをしたときはいつでも彼は優れていると感じています。

したがって、HipBotは最低得票の人に投票します。同点の場合は、より良い配当を得た人に投票します。オーガニックのみの食事は無料ではありません。

public class HipBot implements Player{

    public HipBot(int rounds){ /*Rounds are a social construct*/ }

    public String getName(){ return "HipBot"; }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs){

        int coolest = 0;
        int lowest = 100000000;
        int gains = 0;

        for( int count = 0; count < voteCounts.length; count++ ){

            if( voteCounts[count] < lowest || (voteCounts[count] == lowest && payoffs[count] > gains) ){

                lowest = voteCounts[count];
                coolest = count;
                gains = payoffs[count];

            }

        }

        return coolest;

    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result){ /*The past is dead*/ }

}

HipBotもテストされていないので、何か起こっているかどうかを教えてください。

編集：より競争力のあるタイブレーク、簡潔なコメントに追加。

PersonalFavoriteBot

このボットは、他のすべてを無視して、最も個人的な利益が高い候補者に投票するだけです。この課題の主なポイントの1つは、これが最適な戦略ではないことを実証することです。

import java.lang.Math;
import java.util.Random;
/**
 * This bot picks the candidate with the highest personal payoff, ignoring everyone else's actions.
 * 
 * @author PhiNotPi 
 * @version 5/27/15
 */
public class PersonalFavoriteBot implements Player
{
    Random rnd;
    String name;
    /**
     * Constructor for objects of class PersonalFavoriteBot
     */
    public PersonalFavoriteBot(int e)
    {
       rnd = new Random(); 
       name = "PersonalFavoriteBot" + rnd.nextInt(1000);
    }

    public String getName()
    {
        return name;
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        //return rnd.nextInt(3);
        int maxloc = 0;
        for(int i = 1; i< 3; i++)
        {
            if(payoffs[i] > payoffs[maxloc])
            {
                maxloc = i;
            }
        }
        return maxloc;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result)
    {

    }
}

RandomBot

このボットはランダムに投票します。実施された選挙の数にかかわらず（100を超えるなど、かなり高い場合）、この出場者の正規化されたスコアは-2から2の間で変動します。

import java.lang.Math;
import java.util.Random;
/**
 * This bot votes for a random candidate.
 * 
 * @author PhiNotPi 
 * @version 5/27/15
 */
public class RandomBot implements Player
{
    Random rnd;
    String name;
    /**
     * Constructor for objects of class RandomBot
     */
    public RandomBot(int e)
    {
       rnd = new Random(); 
       name = "RandomBot" + rnd.nextInt(1000);
    }

    public String getName()
    {
        return name;
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        return rnd.nextInt(3);
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result)
    {

    }
}

フォロワー

フォロワーはそれに適合したい。それを達成するための最良の方法は、他の全員と同じ方法で投票するか、少なくともこれまでのところ複数で投票することだと考えている。少しの独立性を示すために、それはそれ自身の好みに関係を壊します。しかしあまりありません。

public class Follower implements Player
{
    public Follower(int e) { }

    public String getName()
    {
        return "Follower";
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        int mostPopular = 0;
        int mostVotes = voteCounts[0];
        for (int i = 1; i < voteCounts.length; i++) {
            int votes = voteCounts[i];
            if (votes > mostVotes || (votes == mostVotes && payoffs[i] > payoffs[mostPopular])) {
                mostPopular = i;
                mostVotes = votes;
            }
        }
        return mostPopular;

    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

注：これはテストしていませんので、エラーがあるかどうかをお知らせください。

モンテカルロ

これは、大量のランダムな選択をシミュレートします。次に、自身の利益を最大化する選択肢を選択します。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MonteCarlo implements Player{

    private static long runs = 0;
    private static long elections = 0;

    public MonteCarlo(int e) {
        elections = e;
    }

    @Override
    public String getName() {
        return "Monte Carlo (difficulty " + (runs / elections) + ")";
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs, int[] totalPayoffs) {
        elections++;
        double[] predictedPayoffs = new double[3];
        long startTime = System.nanoTime();
        while (System.nanoTime() - startTime <= 200_000){ //Let's give us 200 micro-seconds.
            runs++;
            int[] simulatedVoteCounts = voteCounts.clone();
            for (int j = 0; j < votersRemaining; j++){
                simulatedVoteCounts[((int) Math.floor(Math.random() * 3))]++;
            }
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                simulatedVoteCounts[j]++;
                List<Integer> winners = new ArrayList<>();
                winners.add(0);
                for (int k = 1; k < 3; k++) {
                    if (simulatedVoteCounts[k] > simulatedVoteCounts[winners.get(0)]) {
                        winners.clear();
                        winners.add(k);
                    } else if (simulatedVoteCounts[k] == simulatedVoteCounts[winners.get(0)]) {
                        winners.add(k);
                    }
                }
                for (int winner : winners) {
                    predictedPayoffs[j] += payoffs[winner] / winners.size();
                }
                simulatedVoteCounts[j]--;
            }
        }
        int best = 0;
        for (int i = 1; i < 3; i++){
            if (predictedPayoffs[i] > predictedPayoffs[best]){
                best = i;
            }
        }
        return best;
    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {

    }
}

StatBot

StatBotはExpectantBotに基づいています。ただし、各投票が同等の確率であると仮定する代わりに、人々が投票する方法に関する統計を収集し、それを使用して確率を推定します。

import java.util.Arrays;


public class StatBot implements Player {

    static private int[][][] data = new int[3][3][3];
    private int[] voteCounts;

    StatBot(int unused) {

    }

    @Override
    public String getName() {
        return "StatBot";

    }

     static double choose(int x, int y) {
            if (y < 0 || y > x) return 0;
            if (y > x/2) {
                // choose(n,k) == choose(n,n-k), 
                // so this could save a little effort
                y = x - y;
            }

            double denominator = 1.0, numerator = 1.0;
            for (int i = 1; i <= y; i++) {
                denominator *= i;
                numerator *= (x + 1 - i);
            }
            return numerator / denominator;
        }

    double expectedPayout(int[] voteCounts, int[] payoffs, int votersRemaining) {
        Integer[] indexes = {0, 1, 2};
        Arrays.sort(indexes, (i0, i1) -> voteCounts[i1] - voteCounts[i0]);
        int [] stats = data[indexes[0]][indexes[1]];
        int total_stats = Arrays.stream(stats).sum();
        double total = 0.0;
        for (int firstPartyVoters = 0; firstPartyVoters <= votersRemaining; firstPartyVoters++) {
            for (int secondPartyVoters = 0; secondPartyVoters <= votersRemaining - firstPartyVoters; secondPartyVoters++) {
                int thirdPartyVoters = votersRemaining - firstPartyVoters - secondPartyVoters;

                int [] newVoteCounts = voteCounts.clone();
                newVoteCounts[0] += firstPartyVoters;
                newVoteCounts[1] += secondPartyVoters;
                newVoteCounts[2] += thirdPartyVoters;
                int highest = 0;
                for (int h : newVoteCounts) {
                    if (h > highest) highest = h;
                }
                int payoff = 0;
                int winCount = 0;
                for (int index = 0; index < 3; index++) {
                    if (newVoteCounts[index] == highest) {
                        payoff += payoffs[index];
                        winCount++;
                    }
                }
                double v = (double)payoff / (double) winCount;
                double value = choose(votersRemaining, firstPartyVoters)*choose(votersRemaining - firstPartyVoters, secondPartyVoters)*v;
                value *= Math.pow((double)stats[0]/(double)total_stats, firstPartyVoters);
                value *= Math.pow((double)stats[1]/(double)total_stats, secondPartyVoters);
                value *= Math.pow((double)stats[2]/(double)total_stats, thirdPartyVoters);

                total += value;
            }
        }
        return total;
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
            int[] totalPayoffs) {

        int bestVote = 0;
        double bestScore = 0.0;
        for (int vote = 0; vote < 3; vote++) {      
            voteCounts[vote]++;
            double score = expectedPayout(voteCounts, payoffs, votersRemaining);
            if (score > bestScore) {
                bestVote = vote;
                bestScore = score;
            }
            voteCounts[vote]--;
        }
        voteCounts[bestVote]++;
        this.voteCounts = voteCounts;

        return bestVote;

    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] endVoteCounts, double result) {
        Integer[] indexes = {0, 1, 2};
        Arrays.sort(indexes, (i0, i1) -> voteCounts[i1] - voteCounts[i0]);
        for(int i = 0; i < 3; i++){
            data[indexes[0]][indexes[1]][i] += endVoteCounts[i] - voteCounts[i];
        }
    }
}

最優秀候補者

私の元の提出物のかなり大幅に改訂されたバージョン。この方法では、残りの票が投じられたために勝てない候補はすべて排除されますが、絶対的なものではなく相対的な利益を最適化しようとする戦略が使用されます。最初のテストは、各候補者の全体的なペイオフに対する私の個人的なペイオフの比率を取り、そこで最高の価値を探します。次に、最高に非常に近い他の比率を探し、最高よりも全体的な見返りが低い比率がある場合は、代わりにその比率を選択します。うまくいけば、これは他のプレイヤーのペイアウトを押し下げながら、私を適度に高く保つ傾向があるでしょう。

このボットは、私自身のテストでは元のボットとほぼ同じように機能しますが、完全ではありません。私たちはそれが全分野に対してどのように作用するかを見なければなりません。

 /**
  * This bot picks the candidate with the highest relative payoff out of those
  * candidates who are not already mathematically eliminated.
  *
  * @author Ralph Marshall
  * @version 5/28/2015
  */

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;


public class BestViableCandidate implements Player
{
    private static int NUM_CANDIDATES = 3;
    private int relativeCount = 0;
    private int relativeCountLowerTotal = 0;
    private int totalRuns;

    public BestViableCandidate(int r) {
        totalRuns = r;
    }

    public String getName() {
        return "BestViableCandidate (" + relativeCount + " from ratio, with " + relativeCountLowerTotal + " tie-breakers of " + totalRuns + " total runs)";
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs) {

        int i, maxVoteSoFar = 0;

        // First we figure out the maximum possible number of votes each candidate would get
        // if every remaining bot voted for it
        int [] maxPossibleVotes = new int[NUM_CANDIDATES];
        for (i = 0; i < NUM_CANDIDATES; i++) {

            // The voters remaining does not include me, so we need to add one to it
            maxPossibleVotes[i] = voteCounts[i] + votersRemaining + 1;

            if (voteCounts[i] > maxVoteSoFar) {
                maxVoteSoFar = voteCounts[i];
            }
        }

        // Then we throw out anybody who cannot win even if they did get all remaining votes
        List<Integer> viableCandidates = new ArrayList<Integer>();
        for (i = 0; i < NUM_CANDIDATES; i++) {
            if (maxPossibleVotes[i] >= maxVoteSoFar) {
                viableCandidates.add(Integer.valueOf(i));
            }
        }

        // And of the remaining candidates we pick the one that has the personal highest payoff
        // relative to the payoff to the rest of the voters
        int maxCandidate = -1;
        double maxRelativePayoff = -1;
        int maxPayoff = -1;
        int minTotalPayoff = Integer.MAX_VALUE;

        int originalMaxCandidate = -1;
        double originalMaxPayoff = -1;

        double DELTA = 0.01;

        double tiebreakerCandidate = -1;

        for (Integer candidateIndex : viableCandidates) {
            double relativePayoff = (double) payoffs[candidateIndex] / (double) totalPayoffs[candidateIndex];
            if (maxRelativePayoff < 0 || relativePayoff - DELTA > maxRelativePayoff) {
                maxRelativePayoff = relativePayoff;
                maxCandidate = candidateIndex;

                maxPayoff = payoffs[candidateIndex];
                minTotalPayoff = totalPayoffs[candidateIndex];

            } else if (Math.abs(relativePayoff - maxRelativePayoff) < DELTA) {
                if (totalPayoffs[candidateIndex] < minTotalPayoff) {
                    tiebreakerCandidate = candidateIndex;

                    maxRelativePayoff = relativePayoff;
                    maxCandidate = candidateIndex;

                    maxPayoff = payoffs[candidateIndex];
                    minTotalPayoff = totalPayoffs[candidateIndex];

                }
            }

            if (payoffs[candidateIndex] > originalMaxPayoff) {
                originalMaxPayoff = payoffs[candidateIndex];
                originalMaxCandidate = candidateIndex;
            }
        }

        if (tiebreakerCandidate == maxCandidate) {
            relativeCountLowerTotal++;
        }

        if (originalMaxCandidate != maxCandidate) {
            /*                System.out.printf("%nSelecting candidate %d with relative payoff %f (%d/%d) instead of %d with relative payoff %f (%d/%d)%n",
                              maxCandidate, (double) payoffs[maxCandidate]/(double)totalPayoffs[maxCandidate], payoffs[maxCandidate], totalPayoffs[maxCandidate],
                              originalMaxCandidate, (double) payoffs[originalMaxCandidate]/(double)totalPayoffs[originalMaxCandidate], payoffs[originalMaxCandidate], totalPayoffs[originalMaxCandidate]);
            */
            relativeCount++;
        }

        return maxCandidate;
    }
}

楽観主義者

オプティミストは非常に楽観的であり、残りの投票者の半分が最高の見返りを与える候補者に投票すると想定しています。

import java.lang.Integer;
import java.lang.String;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class Optimist implements Player
{
    public Optimist(int _) { }
    public String getName() { return "Optimist"; }
    public int getVote(int[] curVotes, int rem, final int[] payoffs, int[] _)
    {
        Integer[] opt = new Integer[] { 0, 1, 2 };
        Arrays.sort(opt, new Comparator<Integer>() { public int compare(Integer i1, Integer i2) { return payoffs[i1] > payoffs[i2] ? -1 : payoffs[i1] == payoffs[i2] ? 0 : 1; } });
        int a = curVotes[opt[0]], b = curVotes[opt[1]], c = curVotes[opt[2]];
        double rest = (double)rem / 4;
        if (b <= a + rest && c <= a + rest)
            return opt[0];
        else if (c <= b)
            return opt[1];
        else
            return opt[0];
    }
    public void receiveResults(int[] _, double __) { }
}

ABotDoNotForget

彼の目標は単純です。総ペイオフを使用して全体的な傾向を判断し、下位/中/上位のものが勝った回数をカウントします。その後、彼は最も勝ちそうなものに投票します。

import java.util.ArrayList;

public class ABotDoNotForget implements Player
{
    private int nbElec;
    private int countElec=0;
    private int[] currPayoffs=new int[3];
    private int[] lmh=new int[3];
    private int[] wins=new int[3];

    public ABotDoNotForget(int nbElec)
    {
        this.nbElec=nbElec;
    }

    public String getName() {return "ABotDoNotForget";}

    public int getVote(int[] voteCounts, 
                        int votersRemaining, 
                        int[] payoffs,
                        int[] totalPayoffs) 
    {
        countElec++;
        System.arraycopy(totalPayoffs, 0, currPayoffs, 0, totalPayoffs.length);

        if(countElec<=nbElec/20&&countElec<=20)
        {
            int best=0;
            for(int i=1;i<payoffs.length;i++)
                if(payoffs[i]>=payoffs[best])
                    best=i;
            return best;
        }

        for(int i =1;i<totalPayoffs.length;i++)
        {
            if(totalPayoffs[i]<totalPayoffs[i-1])
            {
                int tmp= totalPayoffs[i];
                totalPayoffs[i]=totalPayoffs[i-1];
                totalPayoffs[i-1]=tmp;
                if(i==2&&totalPayoffs[i-1]<totalPayoffs[i-2]){
                    tmp= totalPayoffs[i-1];
                    totalPayoffs[i-1]=totalPayoffs[i-2];
                    totalPayoffs[i-2]=tmp;
                }
            }
        }
        lmhDist(currPayoffs,totalPayoffs);
        int best=0;
        for(int i=1;i<wins.length;i++)
            if(wins[i]>=wins[best]){
                best=i;
            }
        int ownH=0;
        for(int i=1;i<payoffs.length;i++)
            if(payoffs[i]>=payoffs[ownH])
                ownH=i;
        int ownM=0;
        for(int i=1;i<payoffs.length;i++)
            if(payoffs[i]>=payoffs[ownM]&&i!=ownH)
                ownM=i;

        int persBest=(voteCounts[ownH]-voteCounts[ownM]+(votersRemaining/3)>=0
                &&voteCounts[ownH]-voteCounts[best]<(votersRemaining/3))?ownH:ownM;

        return persBest;

    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) 
    {
        int best=0,bestV=voteCounts[best];
        for(int i=1;i<voteCounts.length;i++)
            if(voteCounts[i]>=bestV){
                best=i;
                bestV=voteCounts[i];
            }
        wins[lmh[best]]++;

    }

    private void lmhDist(int[] a,int[] s)
    {
        ArrayList<Integer> al = new ArrayList<Integer>();
        al.add(a[0]);al.add(a[1]);al.add(a[2]);
        lmh[0]=al.indexOf(s[0]);
        lmh[1]=al.indexOf(s[1]);
        lmh[2]=al.indexOf(s[2]);

    }
}

編集：

プリアム

プリアモスは再帰を嫌います。彼は、合計ペイオフに基づいて残りの各ボットの確率を推定し、ペイオフを最大化する最適な方法を計算します。

public class Priam implements Player {
    private static double[] smallFactorials = {1,1,2,6,24,120,720,5040,40320,362880,3628800,39916800,479001600,6227020800.,87178291200.,1307674368000.,20922789888000.,355687428096000.,6402373705728000.,121645100408832000.,2432902008176640000.};
    @Override
    public String getName() {
        return "Priam";
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
            int[] totalPayoffs) {
        int totalPayoff = totalPayoffs[0] + totalPayoffs[1] + totalPayoffs[2];
        double p0 = ((double)totalPayoffs[0])/totalPayoff;
        double p1= ((double) totalPayoffs[1])/totalPayoff;
        double p2 = ((double)totalPayoffs[2])/totalPayoff;
        double[] expectedPayoffs = {0,0,0};
        for(int myChoice=0;myChoice<3;myChoice++)
        {
            for(int x0 = 0; x0 <= votersRemaining; x0++)
            {
                for(int x1 = 0; x1 <= (votersRemaining-x0); x1++)
                {
                    int x2 = votersRemaining - (x1 + x0);
                    double probability =
                            Math.pow(p0, x0)
                            * Math.pow(p1, x1)
                            * Math.pow(p2, x2)
                            * Choose(votersRemaining, x0)
                            * Choose(votersRemaining-x0, x1);
                    int votes0 = voteCounts[0];
                    int votes1 = voteCounts[1];
                    int votes2 = voteCounts[2];
                    if(myChoice == 0)
                    {
                        votes0++;
                    }
                    else if(myChoice==1)
                    {
                        votes1++;
                    }
                    else
                    {
                        votes2++;
                    }

                    votes0+=x0;
                    votes1+=x1;
                    votes2+=x2;
                    if(votes0>votes1 && votes0>votes2)
                    {
                        expectedPayoffs[myChoice]+=probability*payoffs[0];
                    }
                    else if(votes1>votes2)
                    {
                        expectedPayoffs[myChoice]+=probability*payoffs[1];
                    }
                    else
                    {
                        expectedPayoffs[myChoice]+=probability*payoffs[2];
                    }
                }
            }
        }
        if(expectedPayoffs[0]>expectedPayoffs[1] && expectedPayoffs[0]>expectedPayoffs[2])
        {
            return 0;
        }
        else if(expectedPayoffs[1]>expectedPayoffs[2])
        {
            return 1;
        }
        else
        {
            return 2;
        }
    }

    private long Choose(int source, int team) {
        return Factorial(source)/(Factorial(team)*Factorial(source-team));
    }

    private long Factorial(int n) {
        if(n<=20)
        {
            return (long)smallFactorials[n];
        }
        double d=(double)n;
        double part1 = Math.sqrt(2*Math.PI*d);
        double part2 = Math.pow(d/Math.E, d);
        return (long)Math.ceil(part1 * part2);
    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {


    }
    public Priam(int i)
    {

    }
}

オデュッセウスよりもはるかに高速で、再帰がないため（時間O（n ^ 2）で実行されます）、約15秒で100万回の選挙を実行できます。

NoClueBot

NoClueは実際にはJavaや数学をあまりよく知らないので、この重み付け比率が勝つのに役立つかどうかはわかりません。しかし、彼は試みています。

import java.lang.Math;
import java.util.*;
/**
 * Created by Admin on 5/27/2015.
 */
public class NoClueBot implements Player {

    public NoClueBot(int e) { }

    public String getName() {
        return "NoClueBot";
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs) {
        double x = 0;
        int y = 0;
        for (int i=0; i<3; i++) {
            double t = (double) voteCounts[i] * ((double) payoffs[i]/(double) totalPayoffs[i]);
            if (x<t) {
                x = t;
                y = i; 
            }
        }
        return y;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

SomeClueBot

SomeClueBotは廃止されました。実際にロジックを使用しています！以前は非効率であることが判明したロジックを使用していたため、代わりに彼は自分自身ではなく総報酬に留意するようになりました。再びロジックを使用します！しかし、彼はこれらすべてのフォロワーや楽観主義者、そして気にしない人々でさえうまくいきません！:)

たまにSecondBestBot

基本的にはPersonalFavouriteBotで、（理論的には）改善されています。

import java.lang.Math;
/**
 * Created by Admin on 5/27/2015.
 */
public class SometimesSecondBestBot implements Player {
    public SometimesSecondBestBot(int e) { }

    public String getName() {
        return "SometimesSecondBestBot";
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs) {
        int m = 0;
        int n = 0;
        for(int i = 1; i< 3; i++) {
            if(payoffs[i] > payoffs[m]) { n = m; m = i; }
        }
        return (voteCounts[n]>voteCounts[m]&&totalPayoffs[n]>totalPayoffs[m])||(voteCounts[m]+votersRemaining<voteCounts[n])||voteCounts[m]+votersRemaining<voteCounts[Math.min(3-n-m, 2)] ? n : m;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

過激派

常に最低の見返りを持つ候補者に投票する

public class ExtremistBot implements Player
{
    public ExtremistBot(int e){}

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result){}

    public String getName(){
        return "ExtremistBot";
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        int min = 0;
        for(int i = 1; i<payoffs.length; i++){
            if(payoffs[i] <payoffs[min]){
                min = i;
            }
        }
        return min;
    }
}

SmashAttemptByEquality

目標は、すべての候補を均等化してから、SMASH！最終ラウンドの他のすべてのボット。
これは、勝利を主張するために、他のすべてをバグアウトしようとする破壊的なアルゴリズムです。

public class SmashAttemptByEquality implements Player {
    static private int elections;

    public SmashAttemptByEquality(int e) { 
        this.elections = e;
    }

    public String getName() {
        return "SmashAttemptByEquality (on " + String.valueOf(this.elections) + " elections)";
    }

    public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs, int[] totalPayoffs) {

        //if there are no votes or it is a tie
        if(voteCounts.length == 0 || (voteCounts[0] == voteCounts[1] && voteCounts[1] == voteCounts[2]))
        {
            //let the system handle the (distributed?) randomness
            return 3;
        }

        //we want to win, so, lets not mess when there are no voters left
        if( votersRemaining > 0 )
        {
            //lets bring some equality!
            if( voteCounts[0] >= voteCounts[1] )
            {
                if(voteCounts[0] > voteCounts[2])
                {
                    return 2;
                }
                else
                {
                    return 0;
                }
            }
            else if( voteCounts[1] >= voteCounts[2] )
            {
                if(voteCounts[1] > voteCounts[0])
                {
                    return 0;
                }
                else
                {
                    return 1;
                }
            }
            else
            {
                return 0;
            }
        }
        else
        {
            //just play for the winner!
            if( voteCounts[0] >= voteCounts[1] )
            {
                if(voteCounts[0] > voteCounts[2])
                {
                    return 0;
                }
                else
                {
                    return 2;
                }
            }
            else if( voteCounts[1] >= voteCounts[2] )
            {
                if(voteCounts[1] > voteCounts[0])
                {
                    return 1;
                }
                else
                {
                    return 0;
                }
            }
            else
            {
                return 0;
            }
        }
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

これはテストされていないことに注意してください！

基本的なボット

ベーシックボットは、排除されずに候補者に投票するだけで、それらの候補者からの最大の見返りが最大になります。

public class BasicBot implements Player {
    public BasicBot(int e) { }
    public String getName()
    {
        return "BasicBot";
    }
    public static int getMax(int[] inputArray){ 
    int maxValue = inputArray[0]; 
    for(int i=1;i < inputArray.length;i++){ 
      if(inputArray[i] > maxValue){ 
         maxValue = inputArray[i]; 
      } 
    } 
    return maxValue; 
   }
    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        // Check for Eliminated Candidates
        int eliminated0 = 0;
        int eliminated1 = 0;
        int eliminated2 = 0;
        if( ((voteCounts[0] + votersRemaining) < voteCounts[1]) || ((voteCounts[0] + votersRemaining) < voteCounts[2]))
        {
            eliminated0 = 1;
        }
        if( ((voteCounts[1] + votersRemaining) < voteCounts[0]) || ((voteCounts[1] + votersRemaining) < voteCounts[2]))
        {
            eliminated1 = 1;
        }
        if( ((voteCounts[2] + votersRemaining) < voteCounts[0]) || ((voteCounts[2] + votersRemaining) < voteCounts[1]))
        {
            eliminated2 = 1;
        }
        // Choose the Candidates that is not elimated with the largest payoff
        if ((payoffs[0] == getMax(payoffs)) && eliminated0 == 0)
            return 0
        else if ((payoffs[1] == getMax(payoffs)) && eliminated1 == 0)
            return 1
        else
            return 2

    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result)
    {
    }

}

ケリーのお気に入り

CircumspectBotから始めましたが、あまり残っていません。残りの投票の確率分布で退屈な推測のようなものを作成し、独自のログの効用を最大化する選択を行います（Kelly Criterion）。最速ではありませんが、他の一部の球場内にあります。また、この分野でかなり競争力があります（この作業を開始し、他のボットをダウンロードしたときのように）。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

public class KellysFavorite implements Player {
    private ArrayList<Double> cache = new ArrayList<Double>();

    public KellysFavorite(int elections) {
        cache.add(0.0);
        double v = 0.0;
        for(int i=1; i<1000; i++) {
            v += Math.log(i);
            cache.add(v);
        }
    }

    @Override
    public String getName() {
        return "Kelly's Favorite";
    }

    private double factln(int n) {
        return cache.get(n);
    }

    private  double binll(int x, int n, double p)
    {
        double ll = 0.0;
        ll += ((double)x)*Math.log(p);
        ll += ((double)(n - x))*Math.log(1.0 - p);
        ll += factln(n) - factln(x) - factln(n-x);
        return ll;
    }

    public  double logAdd(double logX, double logY) {
        // 1. make X the max
        if (logY > logX) {
            double temp = logX;
            logX = logY;
            logY = temp;
        }
        // 2. now X is bigger
        if (logX == Double.NEGATIVE_INFINITY) {
            return logX;
        }
        // 3. how far "down" (think decibels) is logY from logX?
        //    if it's really small (20 orders of magnitude smaller), then ignore
        double negDiff = logY - logX;
        if (negDiff < -20) {
            return logX;
        }
        // 4. otherwise use some nice algebra to stay in the log domain
        //    (except for negDiff)
        return logX + java.lang.Math.log(1.0 + java.lang.Math.exp(negDiff));
    }

    @Override
    public int getVote(int[] voteCounts,
                       int votersRemaining,
                       int[] payoffs,
                       int[] totalPayoffs) {
        int totalviable = 0;
        boolean[] viable = { false, false, false };
        int topVote = Arrays.stream(voteCounts).max().getAsInt();
        for (int index = 0; index < 3; index++) {
            if (voteCounts[index] + votersRemaining + 1 >= topVote) {
                viable[index] = true;
                totalviable += 1;
            }
        }

        // if only one candidate remains viable, vote for them
        if(totalviable == 1) {
            for(int index = 0; index < 3; index++)
                if(viable[index])
                    return index;
        } else {
            double votelikelihoods[] = { 0.0, 0.0, 0.0 };
            double totalweight = 0.0;
            for(int index=0; index<3; index++) {
                if(!viable[index])
                    votelikelihoods[index] -= 10.0;
                else if(voteCounts[index] < topVote)
                    votelikelihoods[index] -= 0.1;

                totalweight += Math.exp(votelikelihoods[index]);
            }

            double probs[] = new double[3];
            for(int index=0; index<3; index++) {
                probs[index] = Math.exp(votelikelihoods[index]) / totalweight;
            }

            double[] utilities = {0,0,0};
            for(int mychoice=0; mychoice<3; mychoice++) {
                boolean seen[] = { false, false, false };
                double likelihoods[] = { Double.NEGATIVE_INFINITY,
                                         Double.NEGATIVE_INFINITY,
                                         Double.NEGATIVE_INFINITY };
                int[] localVoteCounts = { voteCounts[0] + (mychoice==0?1:0),
                                          voteCounts[1] + (mychoice==1?1:0),
                                          voteCounts[2] + (mychoice==2?1:0) };
                for(int iVotes=0; iVotes<=votersRemaining; iVotes++)
                    for(int jVotes=0; jVotes<=(votersRemaining-iVotes); jVotes++) {
                        int kVotes = votersRemaining - iVotes - jVotes;

                        int a = localVoteCounts[0] + iVotes;
                        int b = localVoteCounts[1] + jVotes;
                        int c = localVoteCounts[2] + kVotes;
                        int wincount = Math.max(a, Math.max(b, c));
                        int winners = 0;
                        if(a>=wincount) { winners += 1; }
                        if(b>=wincount) { winners += 1; }
                        if(c>=wincount) { winners += 1; }

                        double likelihood =
                            binll(iVotes, votersRemaining, probs[0])
                            + binll(jVotes, votersRemaining-iVotes, probs[1] / (probs[1] + probs[2]));

                        likelihood += Math.log(1.0/winners);

                        if(a>=wincount) {
                            if(seen[0])
                                likelihoods[0] = logAdd(likelihoods[0],
                                                        likelihood);
                            else
                                likelihoods[0] = likelihood;
                            seen[0] = true;
                        }
                        if(b>=wincount) {
                            if(seen[1])
                                likelihoods[1] = logAdd(likelihoods[1],
                                                        likelihood);
                            else
                                likelihoods[1] = likelihood;
                            seen[1] = true;
                        }
                        if(c>=wincount) {
                            if(seen[2])
                                likelihoods[2] = logAdd(likelihoods[2],
                                                        likelihood);
                            else
                                likelihoods[2] = likelihood;
                            seen[2] = true;
                        }

                    }

                for(int index=0; index<3; index++)
                    utilities[mychoice] += Math.exp(likelihoods[index]) * Math.log((double)payoffs[index]);
            }

            double maxutility = Math.max(utilities[0], Math.max(utilities[1], utilities[2]));
            int choice = 0;
            for(int index=0; index<3; index++)
                if(utilities[index]>=maxutility)
                    choice = index;
            return choice;
        }

        throw new InternalError();
    }

    @Override
    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {

    }

}

より簡単な場合のために、https：//gist.github.com/jkominek/dae0b3158dcd253e09e5でも入手できます。

CommunismBot

CommunismBotは、私たち全員が仲良くして、誰にとっても最適な候補者を選ぶべきだと考えています。

public class CommunismBot implements Player
{
    Random rnd;
    String name;
    public CommunismBot(int e) {
        rnd = new Random(); 
        name = "CommunismBot" + rnd.nextInt(1000);
    }

    public String getName()
    {
        return name;
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        int maxloc = 0;
        for(int i = 1; i< 3; i++)
        {
            if(totalPayoffs[i] > totalPayoffs[maxloc])
            {
                maxloc = i;
            }
        }
        return maxloc;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

ハテボット

Hatebotは常に最適な候補を選択します。彼らが汚いパーティでない限り1.それらの人はひどいです。

import java.util.Random;


public class HateBot implements Player
{
    Random rnd;
    String name;
    public HateBot(int e) {
        rnd = new Random(); 
        name = "HateBot" + rnd.nextInt(1000); }

    public String getName()
    {
        return name;
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        if(payoffs[0]>payoffs[2])
            return 0;
        else
            return 2;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

StrategicBot

StrategicBotは、残りの有権者の数を考慮して、次善の候補者の標準偏差内にあるという条件で、最高の候補者に投票します。

import java.util.Random;

public class StrategicBot implements Player
{
    Random rnd;
    String name;
    public StrategicBot(int e) {
        rnd = new Random(); 
        name = "StrategicBot" + rnd.nextInt(1000);

    }

    public String getName()
    {
        return name;
    }

    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        double margin = 9.0*votersRemaining/9;
        int maxloc = 0;
        boolean noLead=false;
        for(int i = 1; i< 3; i++)
        {
            for(int j = 1; j < 3; j++)
            {
                if(payoffs[j] + margin > payoffs[i])
                    noLead=true;
            }
            if(payoffs[i] > payoffs[maxloc] && noLead)
            {
                maxloc = i;
            }
            noLead=false;
        }
        return maxloc;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) { }
}

ExpectorBot

他のすべてのボットが他のボットの平均ペイアウトを計算して投票する方法を予測しようとします。デフォルトの投票で最高のペイオフが得られますが、最高の予想よりも多くの票が予想される場合、平均的なペイアウトよりも優れており、最悪のペイアウトがこのことを勝ち取る可能性があります。

import java.util.Arrays;

public class ExpectorBot implements Player
{
    class Votee
    {
        int index;
        int payoff;
        float avgPayoff;
        float expectedVotes;
    }

    public ExpectorBot( final int e )
    {

    }

    @Override
    public String getName()
    {
        return "ExpectorBot";
    }

    @Override
    public int getVote( final int[] voteCounts, final int votersRemaining, final int[] payoffs, final int[] totalPayoffs )
    {
        final int otherVoters = Arrays.stream( voteCounts ).sum() + votersRemaining;
        final Votee[] v = createVotees( voteCounts, otherVoters, votersRemaining, payoffs, totalPayoffs );

        final Votee best = v[ 0 ]; // Most Payoff
        final Votee second = v[ 1 ];
        final Votee worst = v[ 2 ];

        int voteFor = best.index;

        if( ( second.expectedVotes >= best.expectedVotes + 1 ) // Second has more votes than Best even after I vote
                && ( second.payoff >= second.avgPayoff ) // Second payoff better than average for the others
                && ( worst.expectedVotes >= best.expectedVotes + 0.5f ) ) // Worst has a chance to win
        {
            voteFor = second.index;
        }

        return voteFor;
    }

    private Votee[] createVotees( final int[] voteCounts, final int otherVoters, final int votersRemaining, final int[] payoffs, final int[] totalPayoffs )
    {
        final Votee[] v = new Votee[ 3 ];

        for( int i = 0; i < 3; ++i )
        {
            v[ i ] = new Votee();
            v[ i ].index = i;
            v[ i ].payoff = payoffs[ i ];

            // This is the average payoff for other Players from this Votee
            v[ i ].avgPayoff = (float)( totalPayoffs[ i ] - payoffs[ i ] ) / otherVoters;

            // The expected number of Votes he will get if everyone votes for biggest payoff
            v[ i ].expectedVotes = voteCounts[ i ] + ( votersRemaining * v[ i ].avgPayoff / 100.0f );
        }

        Arrays.sort( v, ( o1, o2 ) -> o2.payoff - o1.payoff );

        return v;
    }

    @Override
    public void receiveResults( final int[] voteCounts, final double result )
    {

    }
}

LockBot

彼の「e」を探しているただの孤独な哲学者...

//He thinks he's the father of democracy, but something's missing....
public class LockBot implements Player {

public LockBot(int i) {
    //One election, 10000000, what's the difference?
}

@Override
public String getName() {
    return "LockBot";
}

@Override
public int getVote(int[] voteCounts, int votersRemaining, int[] payoffs,
        int[] totalPayoffs) {

    double totalPlayers = voteCounts.length + votersRemaining;
    double totalPayoff = totalPlayers * 100;

    //adjust total payoffs to ignore my own
    for( int i = 0; i < totalPayoffs.length; i++){
        totalPayoffs[i] -= payoffs[i];
    }

    //Votes are probably proportional to payoffs
    //So lets just find the highest weight
    double[] expectedOutcome = new double[3];
    for(int i = 0; i< expectedOutcome.length; i++){
        expectedOutcome[i] = (totalPayoffs[i] / totalPayoff) * payoffs[i];
    }

    //Find the highest
    int choice = 0;
    if(expectedOutcome[1] > expectedOutcome[choice]){
        choice = 1;
    }
    if(expectedOutcome[2] > expectedOutcome[choice]){
        choice = 2;
    }




    return choice;
}

@Override
public void receiveResults(int[] voteCounts, double result) {
    // TODO Auto-generated method stub

}

}

勝ち負け

あなたが勝った場合、私は負けます！簡単です。したがって、このボットは、彼が好きな人と他の人が嫌いな人に投票します。

public class WinLose implements Player
{
    public WinLose(int e) { }

    public String getName()
    {
        return "WinLose";
    }
    public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)
    {
        int max = 0;
        for(int i = 1; i< 3; i++)
        {
            if(10*payoffs[i]-totalPayoffs[i] > 10*payoffs[max]-totalPayoffs[max])
            {
                max = i;
            }
        }
        return max;
    }

    public void receiveResults(int[] voteCounts, double result)
    {

    }
}