import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
# 능력치 순서: 힘, 생명, 지력, 정신, 행운, 속도
# 여기에 현재 능력 한계치 입력
current_stats = [
284, 298, 276, 276, 280, 330
]
def optimize_levelups_improved(current_stats):
# 각 직업별 능력치 증가량 (행: 직업, 열: 스탯)
stat_gains = np.array([
[2, 1, 0, 0, 1, 0], # 검술
[0, 0, 1, 0, 1, 2], # 인술
[0, 1, 1, 2, 0, 0], # 신술
[0, 0, 2, 1, 0, 1], # 마술
[1, 0, 0, 0, 2, 1], # 궁술
[1, 2, 0, 1, 0, 0] # 체술
])
# 각 능력치별 목표 한계치 설정 (힘, 생명, 지력, 정신, 행운, 속도 순)
max_stats = [401, 401, 401, 401, 401, 401] # 예시 값, 원하는 값으로 변경 가능
required_stats = np.array(max_stats) - np.array(current_stats)
# 선형 계획법 설정 - 부등호 제약조건으로 변경 (A_ub, b_ub 사용)
c = np.ones(6) # 최소화할 목표 (레벨업 횟수)
A_ub = -stat_gains.T # 음수를 취해 ≥ 제약조건으로 변환
b_ub = -required_stats # 음수를 취해 ≥ 제약조건으로 변환
bounds = [(0, None)] * 6 # 각 직업의 레벨업 횟수는 0 이상
# 선형 계획법 실행
res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='highs')
if res.success:
# 소수점 처리를 위해 반올림
job_levelups = [round(x) for x in res.x]
# 결과 출력
result = {"검술": job_levelups[0], "인술": job_levelups[1], "신술": job_levelups[2],
"마술": job_levelups[3], "궁술": job_levelups[4], "체술": job_levelups[5]}
# 최종 결과 능력치 계산
final_stats = np.array(current_stats) + np.dot(job_levelups, stat_gains)
print("== 직업별 능력치업 횟수 ==")
for job, levelups in result.items():
print(f"{job} : {levelups} 번")
print("\n== 총 능력치업 횟수 ==")
print(f"총 {sum(job_levelups)} 번")
print("\n== 최종 능력치 ==")
stat_names = ["힘", "생명", "지력", "정신", "행운", "속도"]
for i, (name, value, target) in enumerate(zip(stat_names, final_stats, max_stats)):
print(f"{name}: {value} (목표: {target}, 차이: {value - target})")
else:
print("해결 불가능한 상태입니다.")
print("오류:", res.message)
# 함수 실행
optimize_levelups_improved(current_stats)
# 제작자 : 태양
# 문의는 인게임 쪽지로 해주세요.
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