Jednym z najczęstszych systemów głosowania w wyborach jednoosobowych jest metoda głosowania w wielu wyborach. Mówiąc najprościej, wygrywa kandydat z największą liczbą głosów. Głosowanie w liczbie mnogiej jest jednak matematycznie niestosowne i może prowadzić do sytuacji, w których wyborcy będą zmuszani głosować na „mniejsze zło” w przeciwieństwie do kandydata, którego naprawdę wolą.

W tej grze napiszesz program korzystający z wielu systemów głosowania. Głosuje na jednego z trzech kandydatów w wyborach. Każdy kandydat jest powiązany z pewną wypłatą dla ciebie, a Twoim celem jest maksymalizacja oczekiwanej wypłaty.

Wypłaty są „równomiernie” losowo rozdzielane, zmieniane przy każdym wyborze i dodawane do 100. Kandydat A może mieć wypłatę 40, Kandydat B może mieć wypłatę 27, a Kandydat C może mieć wypłatę 33. Każdy gracz ma inny zestaw wypłat.

Kiedy nadejdzie Twoja kolej na głosowanie, będziesz mieć niekompletne informacje. Poniżej wymieniono informacje, które będziesz mieć do dyspozycji. Ponieważ nie wiesz, jakie są indywidualne wypłaty innych graczy, Twoim wyzwaniem będzie przewidzieć, jak głosują, biorąc pod uwagę obecne wyniki ankiety.

• Dotychczasowe częściowe wyniki wyborów
• Liczba uczestników (bez ciebie), którzy jeszcze nie głosowali
• Twoje osobiste wypłaty dla każdego z kandydatów
• Łączne wypłaty grupowe dla każdego z kandydatów

Po umożliwieniu każdemu graczowi głosowania, kandydat z największą liczbą głosów wygrywa zgodnie z głosowaniem mnogim. Następnie każdy gracz otrzymuje liczbę punktów odpowiadającą wypłacie od tego kandydata. W przypadku remisu głosów liczba przyznanych punktów będzie średnią z remisowanych kandydatów.

Struktura turnieju

Po pierwszym wystąpieniu uczestnik zostanie poinformowany o liczbie wyborów przeprowadzonych w turnieju. Spróbuję przeprowadzić wyjątkowo dużą liczbę wyborów. Następnie każde wybory będą przeprowadzane jeden po drugim.

Po potasowaniu uczestników każdy ma prawo do głosowania. Dostają ograniczone informacje wymienione powyżej i zwracają liczbę oznaczającą ich głos. Po każdych wyborach każdy bot otrzymuje ostateczne wyniki ankiety, a jego wynik wzrasta z tych wyborów.

Zwycięski uczestnik zostanie zwycięzcą z największą liczbą punktów po przeprowadzeniu dużej liczby wyborów. Kontroler oblicza również „znormalizowany” wynik dla każdego uczestnika, porównując jego wynik z rozkładem wyników przewidywanym dla bota o losowym głosowaniu.

Szczegóły zgłoszenia

Zgłoszenia będą miały formę klas Java 8. Każdy uczestnik musi wdrożyć następujący interfejs:

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

• Twój konstruktor powinien przyjąć jeden intjako parametr, który będzie reprezentował liczbę wyborów, które odbędą się.
• getName()Metoda zwraca nazwę używanego na tablicy wyników. To pozwala mieć ładnie sformatowane nazwy, po prostu nie zwariuj.
• Te getVote(...)metody powraca 0, 1albo 2oznaczać który kandydat otrzyma głosowania.
• receiveResults(...)Metoda jest przede wszystkim, aby umożliwić istnienie bardziej skomplikowanych strategii, które korzystają z danych historycznych.
• Możesz tworzyć dowolne inne metody / zmienne instancji, które chcesz rejestrować i przetwarzać podane informacje.

Cykl turniejowy, rozszerzony

1. Każdy uczestnik jest inicjowany za pomocą new entrantName(int numElections).
2. Dla każdego wyboru:
   1. Kontroler losowo określa wypłaty dla każdego gracza w tych wyborach. Kod do tego jest podany poniżej. Następnie tasuje graczy i rozpoczyna głosowanie.
   2. Metoda uczestnik jest public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)wywoływana jest, a uczestnik zwraca swój głos 0, 1lub 2kandydata swojego wyboru.
   3. Uczestnicy, których getVote(...)metoda nie zwróci ważnego głosu, otrzymają losowy głos.
   4. Po tym, jak wszyscy zagłosują, kontroler określa wyniki wyborów za pomocą wielu metod.
   5. Uczestnicy są informowani o ostatecznej liczbie głosów i ich wypłacie za pomocą metody public void receiveResults(int[] voteCounts, double result).
3. Po przeprowadzeniu wszystkich wyborów zwycięzcą zostaje ten, który uzyska najwyższy wynik.

Losowy podział wypłat

Dokładny rozkład będzie miał znaczący wpływ na rozgrywkę. Wybrałem rozkład o dużym odchyleniu standardowym (około 23,9235), który może generować zarówno bardzo wysokie, jak i bardzo niskie wypłaty. Sprawdziłem, czy każda z trzech wypłat ma identyczny rozkład.

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;
}

Więcej zasad

Oto kilka bardziej ogólnych zasad.

• Twój program nie może uruchamiać / modyfikować / tworzyć instancji żadnych części kontrolera lub innych uczestników ani ich pamięci.
• Ponieważ Twój program pozostaje „na żywo” przez cały turniej, nie twórz żadnych plików.
• Nie wchodź w interakcje, nie pomagaj ani nie celuj w żadne inne programy.
• Państwo może przesłać wiele podmiotów, o ile są one dość różne, i tak długo, jak postępować zgodnie z powyższymi przepisami.
• Nie określiłem dokładnego limitu czasu, ale bardzo doceniłbym środowiska wykonawcze, które są znacznie krótsze niż sekunda na połączenie. Chcę być w stanie przeprowadzić tyle wyborów, ile to możliwe.

Kontroler

Kontroler można znaleźć tutaj . Głównym programem jest Tournament.java. Istnieją również dwa proste boty, które będą konkurować, zatytułowane RandomBoti PersonalFavoriteBot. Wyślę te dwa boty w odpowiedzi.

Tabela liderów

Wygląda na to, że ExpectantBot jest obecnym liderem, a następnie Monte Carlo, a następnie StaBot.

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.

Oto niektóre starsze turnieje, ale żaden z botów nie zmienił swojej funkcjonalności od czasu tych uruchomień.

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.

Przeprowadziłem również drugi 10-metrowy turniej, potwierdzając prowadzenie ExpectantBot.

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

Ten bot próbuje zgadnąć, który z kandydatów będzie trzeci, i głosuje na kandydata, którego lubi najbardziej, z dwóch czołowych graczy.

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

Ten bot głosuje na swojego ulubionego, który nie został matematycznie wyeliminowany.

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

Ten bot oblicza oczekiwaną wartość każdej opcji głosowania, zakładając, że wszyscy wyborcy będą potem głosować losowo.

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 nie dba o wypłaty. Pieniądze to tylko środek uspokajający, który odwraca uwagę od prawdziwej sztuki.

HipBot chce głosować na kogoś prawdziwego , a nie tylko korporacyjnego szylinga. Chce również nosić koszulkę kampanii po (przypuszczalnie) upokarzającej porażce, więc czuje się lepszy, gdy zwycięzca zrobi coś złego.

Dlatego HipBot głosuje na osobę o najniższej liczbie głosów lub, jeśli istnieje remis, kto ma lepszą wypłatę. Jedzenie wyłącznie ekologiczne nie jest darmowe.

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 również nie jest testowany, więc daj mi znać, jeśli coś się dzieje.

EDYCJA: dodano bardziej konkurencyjne, zwięzłe komentarze.

PersonalFavoriteBot

Ten bot po prostu głosuje na kandydata o najwyższej osobistej wypłacie, ignorując wszystko inne. Jednym z głównych punktów tego wyzwania jest wykazanie, że nie jest to optymalna strategia.

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

Ten bot głosuje losowo. Niezależnie od liczby przeprowadzonych wyborów (o ile jest dość wysoka, na przykład ponad 100), znormalizowany wynik tego zawodnika waha się między -2 a 2.

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)
    {

    }
}

Zwolennik

Zwolennik chce się dopasować. Uważa, że ​​najlepszym sposobem osiągnięcia tego jest głosowanie w taki sam sposób, jak wszyscy inni, lub przynajmniej z wieloma. Zerwie więzi z własnymi preferencjami, aby wykazać odrobinę niezależności. Ale nie za dużo.

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) { }
}

Uwaga: nie testowałem tego, więc daj mi znać, jeśli są jakieś błędy.

Monte Carlo

To symuluje dużą liczbę losowych wyborów. Następnie wybiera wybór maksymalizujący własne zyski.

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 jest oparty na ExpectantBot; zamiast zakładać, że każdy głos jest jednakowo prawdopodobny, zbiera statystyki dotyczące tego, jak ludzie głosują, i wykorzystuje je do oszacowania prawdopodobieństwa.

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];
        }
    }
}

Najlepszy żywy kandydat

Całkiem mocno zmieniona wersja mojego oryginalnego zgłoszenia. Ten nadal eliminuje kandydatów, którzy nie mogą wygrać, biorąc pod uwagę pozostałe głosy, ale następnie stosuje strategię, która próbuje zoptymalizować relatywną wypłatę, a nie absolutną. Pierwszy test polega na uwzględnieniu stosunku mojej osobistej wypłaty do ogólnej wypłaty dla każdego kandydata, szukając tam najlepszej wartości. Następnie szukam innych wskaźników, które są bardzo zbliżone do najlepszych i jeśli istnieje taki, który ma niższą ogólną wypłatę niż najlepsza, wybieram go zamiast tego. Mam nadzieję, że obniży to wypłatę innych graczy, jednocześnie utrzymując mój poziom na dość wysokim poziomie.

Ten bot działa prawie tak dobrze jak oryginał w moich własnych testach, ale nie do końca. Musimy zobaczyć, jak to działa na pełnym polu.

 /**
  * 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;
    }
}

Optymista

Optymista jest bardzo optymistyczny i zakłada, że ​​połowa pozostałych wyborców zagłosuje na kandydata, który zapewni mu najlepszą wypłatę.

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

Jego cel jest prosty: określenie ogólnych tendencji za pomocą całkowitych wypłat i zliczenie czasu, w którym wygrywali niższe / średnie / wyższe. Następnie zagłosuje na tego, który najprawdopodobniej wygra.

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]);

    }
}

Edytować :

Priam

Priam nie znosi rekurencji. Ocenia prawdopodobieństwo każdego pozostałego bota na podstawie całkowitych wypłat, a następnie oblicza najlepszy sposób maksymalizacji jego wypłaty.

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)
    {

    }
}

Znacznie szybciej niż Odyseusz, ponieważ nie ma rekurencji (biegnie w czasie O (n ^ 2)) i może dokonać miliona wyborów w około 15 sekund.

NoClueBot

NoClue tak naprawdę nie zna języka Java ani matematyki, więc nie ma pojęcia, czy ten stosunek wagowy pomoże mu wygrać. Ale on próbuje.

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 został wycofany z eksploatacji. faktycznie używa logiki! zwykł używać logiki, która okazała się nieefektywna, więc zamiast tego zwracał uwagę na całkowitą wypłatę, a nie własną. ponownie używa logiki! Ale nie radzi sobie dobrze z tymi wszystkimi zwolennikami i optymistami, a nawet ludźmi, których to nie obchodzi! :)

CzasamiSecondBestBot

Zasadniczo PersonalFavouriteBot, ulepszony (teoretycznie).

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) { }
}

Ekstremista

Zawsze głosuj na kandydata o najniższej wypłacie

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

Celem jest wyrównanie wszystkich kandydatów, a następnie SMASH! wszystkie inne boty w ostatniej rundzie.
Jest to niszczycielski algorytm, który próbuje wyłudzić wszystkie inne, aby wygrać.

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) { }
}

Zauważ, że to nie zostało przetestowane !

Podstawowy bot

Podstawowy bot tylko głosuje na kandydatów, którzy nie zostali wyeliminowani i mają największą maksymalną wypłatę od tych kandydatów.

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)
    {
    }

}

Ulubieniec Kelly

Zacząłem od CircumspectBot, ale niewiele zostało. Nudzi się na podstawie rozkładu prawdopodobieństwa pozostałych głosów, a następnie dokonuje wyboru, który maksymalizuje własną logarytmiczną użyteczność (kryterium Kelly'ego). Nie najszybszy, ale w parku piłkarskim niektórych innych. Ponadto jest dość konkurencyjny w tej dziedzinie (tak jak wtedy, gdy zacząłem nad tym pracować i pobierałem inne boty).

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) {

    }

}

Dostępne również na https://gist.github.com/jkominek/dae0b3158dcd253e09e5 w przypadku, gdy jest to prostsze.

CommunismBot

Komunizm Bot myśli, że wszyscy powinniśmy się dogadać i wybrać kandydata, który będzie najlepszy dla wszystkich.

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) { }
}

Hatebot

Hatebot zawsze wybiera najlepszego kandydata. Chyba że są imprezą śmierdzącą śmiercią 1. Ci faceci są okropni.

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 głosuje na najlepszego kandydata pod warunkiem, że mieszczą się w zakresie jednego standardowego odchylenia od następnego najlepszego kandydata, biorąc pod uwagę liczbę pozostałych wyborców.

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

Próbuje przewidzieć, jak głosują wszystkie inne boty, obliczając średnią wypłatę dla innych. Domyślne głosy za najlepszą wypłatę, ale będą głosować na drugie najlepsze, jeśli ma więcej oczekiwanych głosów niż najlepszy, lepsza niż średnia wypłata dla mnie, a najgorsza wypłata ma szansę wygrać tę rzecz.

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

Po prostu samotny filozof, szukający swojego „e” ...

//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

}

}

Wygrana przegrana

Jeśli wygrasz, przegrywam! Tak proste. Więc ten bot głosuje na tego, który mu się podoba, a wszystkim innym nie.

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)
    {

    }
}