蚂蚁庄园小鸡问题

作为一个养鸡爱好者，心血来潮想提高一下小鸡产蛋的速度，计算一下给小鸡喂食的最佳时间点。来对这个问题进行一些扩展。

根据平时的观察添加一些规则/约束（不太清楚蚂蚁庄园的具体规则）：

1. 一个小鸡最多只能被两个小鸡抢食
2. 一次喂食180g饲料，没有蹭食加速的情况下小鸡吃完需要2h
3. 小鸡没有被喂食（空闲）时间t1之后，小鸡寻找好友列表的有空位的小鸡蹭饭
4. 胖揍在自己庄园蹭食的小鸡，有概率掉落蹭食一半的饲料
5. 蹭食的小鸡不被召回/被胖揍会一直呆在别人的庄园里
6. 被喂食的小鸡在吃完饲料之前不能去蹭食

求解目标：

• 计算出给小鸡喂食的最佳时间点
• 找到最佳蹭食的好友庄园

问题分析：

首先初步分析，易得：

1. 小鸡不在的好友庄园越多越好
2. 小鸡正被喂食的好友庄园越多越好
3. 被喂食的小鸡吃完的时间越长越好（没有加速，没有蹭食的时间越长）

除此之外，好友庄园是一个随时间变化的时变模型，如下
好友庄园模型（当前时间点t）：

• 小鸡个数：n(t)
• 喂食状态：s(t)=True/False
• 剩余饲料：w(t)

根据如上模型考虑好友对庄园的行为，只需对动作时刻及动作类型的描述进行记录，如：
好友在时刻进行喂食动作，饲料消耗速度为v，此时喂食状态s(t)=True，剩余饲料（即庄园页面显示的剩余值，t为查看状态的当前时间）

• 求蹭食的最佳好友庄园
  也就是求当前时刻可以蹭食到最多饲料的庄园（不考虑被胖揍的情况），遍历找最大的w(t)。

• 计算出给小鸡喂食的最佳时间点
  感觉问题可以转化成以下几种情况：

1. 问题A
   假设：我们已知所有时间点的状态
   转化：在所有时间点里计算找出能使目标函数最大的时间点

2. 问题B
   假设：我们已知当前时间点以及之前所有时间点的状态
   转化：对未来时间状态进行预测，得到所有时间状态集合，在在所有时间点里计算找出能使函数最大的时间点

3. 问题C
   假设：我们不预测未来时间点的状态，存在经验（如历史观察数据总结的目标函数最大值）
   转化：当前决策时间点计算的结果与经验（阈值）进行比较来判断当前时间点是否最佳，持续计算直至找到比较合适的最佳时间点为止

4. 问题D
   假设：我们对历史数据进行训练，训练出一个相对靠谱的时序预测器
   转化：预测出未来时间点的所有情况，找到最佳

（其他的情况目前想不到了）

讨论

• 针对上文问题的具体方案
• 更佳的问题描述模拟建模方式
• 可以转化成的其他问题
• 本人没有注意到的一些其他细节问题

其实我认为这个问题代表了一类实时决策的问题，欢迎各位有想法的来补充来建议（文中的错误及不足，解决方法，一些相关领域的论文博客什么的等等），本人会根据大佬们的反馈积极修改~