Um dos sistemas de votação mais comuns para eleições de vencedor único é o método de votação por pluralidade. Simplificando, o candidato com mais votos vence. A votação da pluralidade, no entanto, é matematicamente doentia e é suscetível de criar situações nas quais os eleitores são levados a votar no "menor dos dois males", em oposição ao candidato que eles realmente preferem.

Neste jogo, você escreverá um programa que tira proveito do sistema de votação da pluralidade. Ele votará em um dos três candidatos em uma eleição. Cada candidato está associado a uma certa recompensa para si mesmo, e seu objetivo é maximizar a recompensa esperada.

As recompensas são "uniformemente" distribuídas aleatoriamente, mudam a cada eleição e aumentam para 100. O candidato A pode ter a recompensa 40, o candidato B pode ter a recompensa 27 e o candidato C pode ter a recompensa 33. Cada jogador tem um conjunto diferente de recompensas.

Quando for a sua vez de votar, você terá informações incompletas. Abaixo estão listadas as informações que você terá disponível para você. Como você não sabe quais são os pagamentos individuais de outros jogadores, será seu desafio prever como eles votariam, dados os resultados da pesquisa atual.

• Os resultados parciais das eleições até agora
• O número de participantes (excluindo você) que ainda não votaram
• Seus pagamentos pessoais para cada um dos candidatos
• O total de pagamentos do grupo para cada um dos candidatos

Após a chance de cada jogador votar, o candidato com mais votos vence de acordo com a votação na pluralidade. Cada jogador recebe o número de pontos que corresponde à sua recompensa daquele candidato. Se houver empate nos votos, o número de pontos atribuídos será a média dos candidatos empatados.

Estrutura do torneio

Quando instanciado pela primeira vez, o participante será informado do número de eleições realizadas no torneio. Vou tentar executar um número extremamente grande de eleições. Então, cada eleição será realizada uma a uma.

Depois que os participantes são embaralhados, cada um recebe uma chance de votar. Eles recebem as informações limitadas listadas acima e retornam um número que significa seu voto. Depois que cada eleição termina, cada bot recebe os resultados finais da pesquisa e sua pontuação aumenta a partir dessa eleição.

O participante vitorioso será aquele com a pontuação total mais alta após a realização de um grande número de eleições. O controlador também calcula uma pontuação "normalizada" para cada competidor comparando sua pontuação com a distribuição de pontuação prevista para um bot de votação aleatória.

Detalhes da submissão

As submissões terão a forma de classes Java 8. Cada participante deve implementar a seguinte interface:

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

• Seu construtor deve usar um único intcomo parâmetro, o que representará o número de eleições que serão realizadas.
• O getName()método retorna o nome a ser usado na tabela de classificação. Isso permite que você tenha nomes bem formatados, apenas não enlouqueça.
• Os getVote(...)método retorna 0, 1ou 2para indicar qual candidato receberá o voto.
• O receiveResults(...)método é principalmente para permitir a existência de estratégias mais complexas que usam dados históricos.
• Você tem permissão para criar praticamente quaisquer outros métodos / variáveis ​​de instância que deseja registrar e processar as informações fornecidas a você.

Ciclo de Torneio, Expandido

1. Os participantes são instanciados new entrantName(int numElections).
2. Para cada eleição:
   1. O controlador determina aleatoriamente os pagamentos de cada jogador para esta eleição. O código para isso é dado abaixo. Em seguida, embaralha os jogadores e faz com que eles comecem a votar.
   2. O método do participante public int getVote(int [] voteCounts, int votersRemaining, int [] payoffs, int[] totalPayoffs)é invocado, e o participante retorna seu voto de 0, 1ou 2para o candidato de sua escolha.
   3. Os participantes cujo getVote(...)método não retornar uma votação válida receberão uma votação aleatória.
   4. Depois que todos votam, o controlador determina os resultados da eleição pelo método da pluralidade.
   5. Os participantes são informados da contagem final dos votos e do seu retorno, chamando seu método public void receiveResults(int[] voteCounts, double result).
3. Após todas as eleições, o vencedor é aquele com a maior pontuação.

A distribuição aleatória de payoffs

A distribuição exata terá um efeito significativo na jogabilidade. Eu escolhi uma distribuição com um grande desvio padrão (cerca de 23,9235) e que é capaz de criar retornos muito altos e muito baixos. Eu verifiquei que cada um dos três payoffs tem uma distribuição idêntica.

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;
}

Mais regras

Aqui estão algumas regras mais generalizadas.

• Seu programa não deve executar / modificar / instanciar nenhuma parte do controlador ou outros participantes ou suas memórias.
• Como seu programa permanece "ativo" durante todo o torneio, não crie nenhum arquivo.
• Não interaja, ajude ou direcione outros programas participantes.
• Você pode enviar vários participantes, desde que sejam razoavelmente diferentes e desde que siga as regras acima.
• Não especifiquei um limite de tempo exato, mas agradeceria muito os tempos de execução significativamente inferiores a um segundo por chamada. Eu quero poder executar tantas eleições quanto possível.

O controlador

O controlador pode ser encontrado aqui . O programa principal é Tournament.java. Existem também dois bots simples, que estarão competindo, intitulados RandomBote PersonalFavoriteBot. Vou postar esses dois bots em uma resposta.

Entre os melhores

Parece que o ExpectantBot é o líder atual, seguido por Monte Carlo e depois pelo 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.

Aqui estão alguns torneios antigos, mas nenhum dos bots mudou de funcionalidade desde essas rodadas.

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.

Também realizei um segundo torneio de 10m, confirmando a liderança do 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

Esse bot tenta adivinhar qual candidato será o terceiro e vota no candidato que ele mais gosta dos dois primeiros colocados.

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

Este bot vota no seu favorito que não foi matematicamente eliminado.

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

Este bot calcula o valor esperado de cada opção de votação, assumindo que todos os eleitores depois votarão aleatoriamente.

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

O HipBot não se importa com pagamentos. O dinheiro é apenas um sedativo que distrai a verdadeira arte.

O HipBot quer votar em alguém de verdade , não apenas em algum conhecimento corporativo. Ele também quer vestir a camisa da campanha após a derrota (presumivelmente) humilhante, para se sentir superior sempre que o vencedor fizer algo errado.

Portanto, o HipBot vota na pessoa com os votos mais baixos ou, se houver empate, quem tiver o melhor pagamento. Comer apenas orgânico não é gratuito.

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*/ }

}

O HipBot também não foi testado, então deixe-me saber se há algo acontecendo.

EDIT: adicionado em comentários competitivos, expressivos.

PersonalFavoriteBot

Esse bot simplesmente vota no candidato com a maior recompensa pessoal, ignorando todo o resto. Um dos principais pontos desse desafio é demonstrar como essa não é a estratégia ideal.

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

Este bot vota aleatoriamente. Independentemente do número de eleições realizadas (contanto que seja razoavelmente alto, como mais de 100), a pontuação normalizada deste competidor varia entre -2 e 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)
    {

    }
}

Seguidor

O seguidor quer se encaixar. Ele acha que a melhor maneira de conseguir isso é votando da mesma maneira que todos os outros, ou pelo menos com a pluralidade até agora. Quebrará laços com sua própria preferência, para mostrar um pouco de independência. Mas não muito.

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) { }
}

Nota: Eu não testei isso, então, deixe-me saber se há algum erro.

Monte Carlo

Isso simula uma grande quantidade de eleições aleatórias. Em seguida, escolhe a opção que maximiza seus próprios lucros.

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 é baseado em ExpectantBot; no entanto, em vez de assumir que cada voto é igualmente provável, ele coleta estatísticas sobre como as pessoas votam e o usa para estimar a probabilidade.

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];
        }
    }
}

Melhor candidato viável

Versão bastante revisada da minha submissão original. Este ainda elimina todos os candidatos que não podem vencer, dado os votos restantes a serem dados, mas usa uma estratégia que tenta otimizar o retorno relativo, em vez do absoluto. O primeiro teste é levar a proporção do meu pagamento pessoal para o pagamento geral de cada candidato, procurando o melhor valor lá. Em seguida, procuro outras proporções muito próximas das melhores e, se houver uma que tenha uma recompensa geral menor do que a melhor, eu escolho essa. Esperançosamente, isso tenderá a diminuir o pagamento dos outros jogadores, mantendo o meu razoavelmente alto.

Esse bot funciona quase tão bem quanto o original nos meus próprios testes, mas não exatamente. Nós teremos que ver como isso acontece em todo o campo.

 /**
  * 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;
    }
}

Otimista

O Optimist é muito otimista e assume que metade dos eleitores restantes votará no candidato que lhe der o melhor retorno.

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

Seu objetivo é simples: determinar as tendências gerais usando o total de pagamentos e contar o número de vezes que as baixas / médias / altas venceram. Ele votará então no que tem mais chances de ganhar.

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]);

    }
}

Editar:

Priam

Priam odeia recursão. Ele estima a probabilidade de cada bot restante com base no total de pagamentos e depois calcula a melhor maneira de maximizar seu pagamento.

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)
    {

    }
}

Muito mais rápido que Odisseu, pois não há recursão (corre no tempo O (n ^ 2)) e pode fazer um milhão de eleições em cerca de 15 segundos.

NoClueBot

NoClue, na verdade, não conhece Java ou matemática muito bem, então ele não tem idéia se essa proporção de ponderação o ajudará a vencer. Mas ele está tentando.

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 foi encerrado. realmente usa lógica! costumava usar a lógica, que se mostrava ineficiente, então, em vez disso, tornou-se consciente do pagamento total, não do seu. usa a lógica novamente! Mas ele não se dá bem com todos esses seguidores e otimistas, e mesmo com pessoas que não se importam! :)

Às vezesSegundoBestBot

Basicamente PersonalFavouriteBot, melhorado (em teoria).

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) { }
}

O extremista

Sempre vote no candidato com o menor retorno

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

O objetivo é igualar todos os candidatos, depois SMASH! todos os outros bots na última rodada.
Este é um algoritmo destrutivo que tenta resolver todos os outros, para reivindicar a vitória.

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) { }
}

Observe que isso não foi testado !

Bot básico

O Basic Bot apenas vota nos candidatos que não são eliminados e tem o maior retorno máximo desses candidatos.

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)
    {
    }

}

O favorito de Kelly

Comecei com o CircumspectBot, mas não resta muito. Faz uma espécie de palpite chato sobre a distribuição de probabilidade dos votos restantes e, em seguida, faz a escolha que maximiza seu próprio utilitário de log (Critério Kelly). Não é o mais rápido, mas dentro do parque de bola de alguns dos outros. Além disso, é bastante competitivo com o campo (como estava quando comecei a trabalhar nisso e baixei os outros bots).

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) {

    }

}

Também disponível em https://gist.github.com/jkominek/dae0b3158dcd253e09e5 , caso seja mais simples.

CommunismBot

O CommunismBot acha que todos devemos nos dar bem e escolher o candidato que é melhor para todos.

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

O Hatebot sempre escolhe o melhor candidato. A menos que eles sejam uma festa suja e fedorenta. Esses caras são horríveis.

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

O StrategicBot vota no melhor candidato desde que esteja dentro de um desvio padrão do próximo melhor candidato, considerando o número de eleitores restantes.

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

Tenta prever como todos os outros robôs votarão calculando o pagamento médio dos outros. Votos padrão para o melhor pagamento, mas votarão no segundo melhor, se houver mais votos esperados do que os melhores, um pagamento acima da média para mim e o pior pagamento tiver chance de ganhar essa coisa.

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

Apenas um filósofo solitário, procurando seu "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

}

}

Ganhar perder

Se você ganhar, eu perco! Que simples. Então esse bot vota no que ele gosta e todo mundo não gosta.

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)
    {

    }
}