Input / Output
When submitting a solution to a match, please make sure to meet the following conditions.
入力フォーマット
プレイヤーは以下のプロパティをもつJSONオブジェクトを入力します．
| プロパティ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
query |
string | シミュレーション・プログラム syn_pop.py の第1引数 |
payment |
float | シミュレーション・プログラム syn_pop.py の第2引数 |
正しい例
{"query": "family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]", "payment": 9}
queryにはシミュレーション・プログラムの第1引数を，paymentには第2引数を設定してください．
{
"query": "family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]",
"payment": 9
}
キーや値の前後には改行やスペースを入れることができます．評価値に影響はありません．
{
"query": "family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]",
"payment": 7.2
}
paymentには小数が使用できます．ただし指数表記（7.2e+1など）は使用できませんのでご注意ください．
誤った例
{
'query': 'family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]',
'payment': 9
}
シングルクォーテーションは使えません．ダブルクォーテーションで囲ってください．
{
"query": "family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]",
"payment": "9"
}
paymentの値をクォートしてはいけません．
{
"query": "family_type_id == [0,3,4,60,70,80] and role_household_type_id == [0,1,21,30,31] and industry_type_id == [-1,10,20,30,50,60,80,90,100,160,170,200] and employment_type_id == [-1,20,30] and company_size_id == [-1,5,10]",
"payment": 9,
}
末尾に余分なコンマを付けてはいけません．
出力フォーマット
プレイヤーは以下のプロパティをもつJSONオブジェクトを受け取ります．
| プロパティ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
objective |
float| float[2] |
目的関数値．SYNPOP_FUNC=[1]の場合は$f_1$の値，SYNPOP_FUNC=[2]の場合は$f_2$の値，SYNPOP_FUNC=[1,2]の場合は$f_1,f_2$の値．いずれも最小化問題． |
constraint |
float[28] |
制約関数値．最初の要素は支給制約．残りの27要素はシミュレーションの各試行において余った予算に-1を掛けた値（例：10万円余ったときは-10.0）．すべての値が0.0以下ならば実行可能解．正の値が1つ以上あれば実行不可能解． |
info |
float[27] | float[2][27] |
シミュレーション27試行それぞれの経済指標値（参考情報）．SYNPOP_FUNC=[1]の場合は$F_1$の値，SYNPOP_FUNC=[2]の場合は$F_2$の値，SYNPOP_FUNC=[1,2]の場合は$F_1,F_2$の値の2次元配列．問題を解く際にソルバなどで利用できる． |
配布したシミュレーション・プログラムの出力とは以下の点が異なることに注意してください．
- 目的関数値としては，シミュレーション27試行の平均値のみが返る．
- 各試行の値は参考情報．
- 制約関数値はすべての値が0以下のとき実行可能．正の値が1つ以上あれば実行不可能．
- 制約関数の最初の要素は実行可能ならば
0.0（シミュレーション・プログラムのTrueに相当），実行不可能ならば1.0（シミュレーション・プログラムのFalseに相当）．
例
単目的の場合．constraint[i] <= 0なので実行可能解．objective == mean(info)が成り立つ．
{
"objective": 0.1,
"constraint": [0.0, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1],
"info": [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
}
多目的の場合．constraint[i] <= 0なので実行可能解．objective[i] == mean(info[i])が成り立つ．
{
"objective": [0.1, 0.2],
"constraint": [0.0, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1],
"info": [
[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
[0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]
]
}