python - 尝试为星球大战机器人创建一个热图，显示哪支军队最具影响力

Question

我正在尝试为 Planetwars 机器人创建一个热图，以指示行星受到的影响。 初始 map 如下所示:/image/VP0Fw.jpg

理想情况下，红色行星的值为 -1，蓝色行星的值为 1，标记为 1 的行星的值为 0。(或者 0 到 1，平均值为 0.5 即可)

我的初始分析代码如下，但它输出的结果在 0.13 到 7.23 之间。

for p in gameinfo.planets: #gameinfo.planets returns {pid:planet_object}
        planet = gameinfo.planets[p]
        own_value = 1
        for q in gameinfo.my_planets.values():
            if q != planet:
                q_value = q.num_ships / planet.distance_to(q)
                own_value = own_value + q_value

        enemy_value = 1
        for q in gameinfo.enemy_planets.values():
            if q != planet:
                q_value = q.num_ships / planet.distance_to(q)
                enemy_value = enemy_value + q_value

        self.heatmap[p] = own_value/enemy_value

我还尝试添加一些代码来限制从 0 到 1 的范围

highest = self.heatmap.keys()[0]
    lowest = self.heatmap.keys()[0]
    for p in gameinfo.planets.keys():
        if self.heatmap[p] > highest:
            highest = self.heatmap[p]
        elif self.heatmap[p] < lowest:
            lowest = self.heatmap[p]
    map_range = highest-lowest

    for p in gameinfo.planets.keys():
        self.heatmap[p] = self.heatmap[p]/map_range

    self.heatmap_mean = sum(self.heatmap.values(), 0.0) / len(self.heatmap)

最终值介于 0 和 1 之间，但平均值是 0.245？ (实际上值的范围是 0.019 到 1.019)。

Answer 1

我已经解决了我的问题，这就是解决方案的样子。

#HEATMAP ANALYSIS
    for p in gameinfo.planets:

        ave_self_value = 0
        for q in gameinfo.my_planets:
            if q != p:
                ave_self_value = ave_self_value + (self.planet_distances[p][q] * gameinfo.planets[q].num_ships / self.own_strength)

        ave_enemy_value = 0
        for q in gameinfo.enemy_planets:
            if q != p:
                ave_enemy_value = ave_enemy_value + (self.planet_distances[p][q] * gameinfo.planets[q].num_ships / self.enemy_strength)

        self.heatmap[p] = ave_enemy_value - ave_self_value

    hmin, hmax = min(self.heatmap.values()), max(self.heatmap.values())

    for h in self.heatmap.keys():
        self.heatmap[h] = 2 * (self.heatmap[h] - hmin) / (hmax - hmin) - 1

    self.heatmap_mean = sum(self.heatmap.values(), 0.0) / len(self.heatmap)
    #END HEATMAP ANALYSIS