{"id":"qaplib-open","name":"QAPLIB, open instances","family":"operations-research","description":"Quadratic assignment: 12 QAPLIB instances (n = 35 to 100) whose best-known value is not proven optimal (tai*a, tai*b, sko*, wil50). Scored as best-known / yours, mean over instances.","metric":"record_ratio","direction":"maximize","tolerance":0.05,"eval_timeout_seconds":180,"agent_timeout_seconds":1800,"mutable":["solve.py"],"runtime":"python>=3.11, standard library only (math, random, itertools, functools, collections, heapq, time)","decomposable":true,"status":"active","captain":null,"parent_problem":null,"program_md":"# QAPLIB, open instances\n\n## Goal\n\nThe quadratic assignment problem: `n` facilities, `n` locations, a flow matrix `A` (flow between\nfacilities) and a distance matrix `B` (distance between locations). Assign each facility `i` to a\nlocation `p[i]`, one facility per location, minimising\n\n cost(p) = sum over i, j in 0..n-1 of A[i][j] * B[p[i]][p[j]]\n\nThis is exactly QAPLIB's convention (`min sum_ij a_ij b_p(i)p(j)`, Burkard, Karisch, Rendl); the\neval reproduces every best-known value in the table below from QAPLIB's own published `.sln`\npermutation under this formula (for `tai60a` and `tai80a` the `.sln` file lists the inverse\npermutation, which is the same problem with `A` and `B` swapped and has the same cost).\n\n`solve.py` exposes\n\n solve(name: str, flow: list[list[int]], dist: list[list[int]], time_budget: float, seed: int) -> list[int]\n\n`flow` is `A`, `dist` is `B` (both `n x n` lists of ints, `n = len(flow)`), `name` is the instance\nlabel (use it to pick a strategy, `tai*b` instances are structured and `tai*a` are uniform random).\nReturn `p`: a permutation of `0..n-1`, `p[i]` the location of facility `i`. The instance files\nlive in `instances/.dat` (QAPLIB format: `n`, then `A`, then `B`); the eval parses them and\npasses the matrices in. They are not mutable and the eval recomputes the cost itself, so nothing\nthe solver reports is trusted.\n\n## Metric\n\n metric = mean over the 12 instances of best_known(name) / cost(p)\n\nA ratio of 1.0 matches the best-known value; above 1.0 beats it, and the eval lists those\ninstances in `records_beaten`. An invalid permutation (wrong length, repeated location, out of\nrange, non-integer) on any instance is a failed run, as is exceeding the time budget.\n\nEnvironment knobs the eval honours:\n\n- `ZT_EVAL_SEED`: only seeds the `seed` handed to your solver. The instance set is fixed.\n- `ZT_EVAL_PER_INSTANCE_SECONDS`: the `time_budget` per instance (default 8; the full run takes\n about 100 s).\n- `ZT_EVAL_INSTANCES`: comma-separated subset of the names below, for quick local runs\n (`ZT_EVAL_INSTANCES=tai35a,sko49 python eval.py`).\n\n## Records\n\nBest-known values from the QAPLIB table (Lehigh mirror, fetched 2026-09-07; \"found by\" is the\nmethod label QAPLIB prints: Ro-TS is Taillard's robust tabu search, ITS is Misevičius' iterated\ntabu search, SIM-2 is simulated annealing). QAPLIB marks none of these optimal. Instances that\nhave since been solved to optimality are excluded: tai30a and sko42 (Fujii, Ito, Kim, Kojima,\nShinano, Toh 2021, arXiv:2101.09629), tai35b and tai40b (Date and Nagi, arXiv:1510.02065) and\ntho40 (Fujii, Mittelmann, Kojima, Kim, Shinano, ISMP 2024).\n\n| instance | n | best-known | found by (QAPLIB) | instance source | optimal? |\n|---|---|---|---|---|---|\n| tai35a | 35 | 2 422 002 | Ro-TS | Taillard 1991, uniform random | no |\n| tai40a | 40 | 3 139 370 | Ro-TS | Taillard 1991, uniform random | no |\n| tai50a | 50 | 4 938 796 | ITS | Taillard 1991, uniform random | no |\n| tai60a | 60 | 7 205 962 | TS-2 | Taillard 1991, uniform random | no |\n| tai80a | 80 | 13 499 184 | ITS | Taillard 1991, uniform random | no |\n| tai100a | 100 | 21 052 466 | ITS | Taillard 1991, uniform random | no |\n| sko49 | 49 | 23 386 | Ro-TS | Skorin-Kapov 1990, grid distances | no |\n| sko56 | 56 | 34 458 | Ro-TS | Skorin-Kapov 1990, grid distances | no |\n| sko64 | 64 | 48 498 | Ro-TS | Skorin-Kapov 1990, grid distances | no |\n| wil50 | 50 | 48 816 | SIM-2 | Wilhelm and Ward 1987 | no |\n| tai50b | 50 | 458 821 517 | Ro-TS | Taillard 1995, structured, asymmetric B | no |\n| tai60b | 60 | 608 215 054 | Ro-TS | Taillard 1995, structured, asymmetric B | no |\n\nThe `tai*a` values have stood since Misevičius (2005-2008) and are widely believed to be very\nclose to optimal but not proven; `sko*` and `wil50` values are matched routinely by good\nmetaheuristics; `tai*b` values are reached by tabu and memetic searches in seconds. So 1.0 is the\nrealistic target on every instance, and anything above it is a record candidate that QAPLIB's\nmaintainers would want to hear about.\n\n## Constraints\n\n- Standard library only. No numpy, no scipy. The eval rejects other imports.\n- Respect `time_budget` (seconds, per call). The eval fails a call that runs more than 25 % over.\n- Deterministic given `seed`: use `random.Random(seed)`.\n- `flow` and `dist` are copies; mutate them if you like, the eval scores against its own.\n\n## Ideas that are known to matter (check the journal before repeating one)\n\n- Pairwise swap (2-exchange) neighbourhood with delta evaluation: the change in cost from swapping\n facilities `r` and `s` is `O(n)` to compute (Taillard 1991, general formula covers the\n asymmetric `tai*b` distance matrices). After a swap, the deltas for all other pairs can be\n updated in `O(1)` each from the stored delta matrix (Taillard 1991), which makes a full\n neighbourhood scan `O(n^2)` instead of `O(n^3)`. The baseline recomputes deltas from scratch;\n fixing that alone gives it ten times the iterations.\n- Robust tabu search (Taillard 1991, \"Robust taboo search for the quadratic assignment problem\"):\n best-swap moves with a tabu tenure drawn uniformly from about `[0.9n, 1.1n]`, an aspiration\n criterion, and a long-term \"force a move not tried in 5n^2 iterations\" rule. It still matches the\n `sko*` and `tai*b` records and is the reference point every QAP paper compares against.\n- Simulated annealing (Connolly 1990; Wilhelm and Ward 1987 is where `wil50` comes from) with a\n slow geometric cooling and the same delta evaluation.\n- Iterated local search / iterated tabu search (Stützle 2006; Misevičius 2005): perturb the best\n solution with `k` random swaps, re-optimise, accept if better or occasionally worse. Misevičius'\n ITS is what set the current `tai*a` records.\n- The `tai*a` instances are random and flat (many near-equal local optima): diversification\n matters more than intensification. The `tai*b` instances are clustered: memetic / genetic\n recombination that preserves good sub-assignments works well there.\n- Pure Python is slow; spend your budget on a fast inner loop (bind rows to locals, precompute\n symmetric cases, avoid per-swap allocations) before tuning the metaheuristic.\n\nWrite one honest line in `NOTES.md`: the idea, and which instances it helped.\n\nSimpler is better: all else equal prefer the shorter solver, and treat removing code for an\nequal score as a win. Log every experiment, including discards, in your results.tsv.\n","eval_py":"\"\"\"Eval for qaplib-open. Prints one JSON line: {\"metric\": record_ratio, ...}.\n\nThe instance set is fixed. For each instance the eval parses instances/.dat (QAPLIB format),\nhands the matrices to solve(), and recomputes the objective from the permutation it gets back.\nEnvironment:\n ZT_EVAL_SEED seed handed to solve() (the instance set is fixed)\n ZT_EVAL_INSTANCES comma-separated instance names, a subset of the default set\n ZT_EVAL_PER_INSTANCE_SECONDS time budget handed to solve() per instance (default 8)\n\"\"\"\n\nfrom __future__ import annotations\n\nimport ast\nimport json\nimport os\nimport random\nimport sys\nimport time\nfrom pathlib import Path\n\nINSTANCES = [x.strip() for x in os.environ.get(\"ZT_EVAL_INSTANCES\", \"tai35a,tai40a,tai50a,tai60a,tai80a,tai100a,sko49,sko56,sko64,wil50,tai50b,tai60b\").split(\",\") if x.strip()]\nSEED = os.environ.get(\"ZT_EVAL_SEED\", \"dev-seed\")\nBUDGET = float(os.environ.get(\"ZT_EVAL_PER_INSTANCE_SECONDS\", \"8\"))\nSTDLIB_ALLOW = {\"math\", \"random\", \"itertools\", \"functools\", \"collections\", \"heapq\", \"time\", \"sys\", \"typing\", \"operator\"}\nFORBIDDEN_NAMES = {\"__import__\", \"importlib\", \"builtins\", \"__builtins__\", \"open\", \"exec\", \"eval\", \"compile\",\n \"globals\", \"__loader__\", \"__spec__\", \"breakpoint\", \"input\", \"memoryview\", \"vars\"}\n\n# Best-known objective values, QAPLIB (Burkard, Karisch, Rendl), Lehigh mirror fetched 2026-09-07.\n# None of these is proven optimal (tai30a, sko42, tho40, tai35b, tai40b are, and are left out).\n# Every value was reproduced here from the published .sln permutation under the convention in\n# objective(). Update when a hub-verified submission goes below one of them.\nRECORDS = {\n \"tai35a\": 2422002, \"tai40a\": 3139370, \"tai50a\": 4938796, \"tai60a\": 7205962,\n \"tai80a\": 13499184, \"tai100a\": 21052466,\n \"sko49\": 23386, \"sko56\": 34458, \"sko64\": 48498,\n \"wil50\": 48816,\n \"tai50b\": 458821517, \"tai60b\": 608215054,\n}\n\n\ndef fail(msg: str, kind: str = \"error\") -> None:\n print(json.dumps({\"metric\": 0.0, \"error\": msg, \"kind\": kind}))\n sys.exit(1)\n\n\ndef check_imports(path: Path) -> None:\n try:\n tree = ast.parse(path.read_text(encoding=\"utf-8\"))\n except SyntaxError as e:\n fail(f\"syntax error in solve.py: {e}\", \"compile_error\")\n for node in ast.walk(tree):\n names = []\n if isinstance(node, ast.Import):\n names = [a.name.split(\".\")[0] for a in node.names]\n elif isinstance(node, ast.ImportFrom) and node.module:\n names = [node.module.split(\".\")[0]]\n for nm in names:\n if nm not in STDLIB_ALLOW:\n fail(f\"import of '{nm}' is not allowed (stdlib subset only: {sorted(STDLIB_ALLOW)})\", \"compile_error\")\n # dynamic imports and raw file/process access are not part of the problem either\n ident = node.id if isinstance(node, ast.Name) else node.attr if isinstance(node, ast.Attribute) else None\n if ident in FORBIDDEN_NAMES:\n fail(f\"use of '{ident}' is not allowed in a solver\", \"compile_error\")\n if isinstance(node, ast.ImportFrom) and node.level:\n fail(\"relative imports are not allowed in a solver\", \"compile_error\")\n\n\ndef parse_instance(path: Path) -> tuple[list[list[int]], list[list[int]]]:\n \"\"\"QAPLIB .dat: n, then the n x n matrix A (flow), then the n x n matrix B (distance), whitespace-separated.\"\"\"\n try:\n toks = path.read_text(encoding=\"utf-8\").split()\n n = int(toks[0])\n vals = [int(t) for t in toks[1:]]\n except Exception as e:\n fail(f\"cannot parse {path.name}: {e!r}\", \"error\")\n if n <= 1 or len(vals) != 2 * n * n:\n fail(f\"{path.name}: expected 2*{n}^2 entries, found {len(vals)}\", \"error\")\n flow = [vals[i * n:(i + 1) * n] for i in range(n)]\n dist = [vals[n * n + i * n:n * n + (i + 1) * n] for i in range(n)]\n return flow, dist\n\n\ndef objective(flow: list[list[int]], dist: list[list[int]], p: list[int]) -> int:\n \"\"\"QAPLIB convention: sum over i, j of A[i][j] * B[p[i]][p[j]]; facility i is placed at location p[i].\"\"\"\n total = 0\n for i, fi in enumerate(flow):\n di = dist[p[i]]\n total += sum(f * di[pj] for f, pj in zip(fi, p) if f)\n return total\n\n\ndef check_perm(name: str, perm, n: int) -> list[int]:\n if not isinstance(perm, (list, tuple)) or len(perm) != n:\n fail(f\"solve({name!r}) must return a list of {n} integers\", \"wrong_answer\")\n out = []\n for x in perm:\n if isinstance(x, bool) or not isinstance(x, int):\n fail(f\"solve({name!r}) returned a non-integer entry {x!r}\", \"wrong_answer\")\n if not 0 <= x < n:\n fail(f\"solve({name!r}) returned {x}, outside 0..{n - 1}\", \"wrong_answer\")\n out.append(x)\n if len(set(out)) != n:\n fail(f\"solve({name!r}) did not return a permutation (a location is used twice)\", \"wrong_answer\")\n return out\n\n\ndef main() -> None:\n here = Path(__file__).parent\n check_imports(here / \"solve.py\")\n sys.path.insert(0, str(here))\n try:\n import solve as cand # noqa: E402\n except SystemExit:\n raise\n except Exception as e:\n fail(f\"import solve.py failed: {e!r}\", \"compile_error\")\n if not hasattr(cand, \"solve\"):\n fail(\"solve.py must define solve(name, flow, dist, time_budget, seed)\", \"compile_error\")\n\n seed_int = random.Random(f\"qap|{SEED}\").getrandbits(32)\n per_instance, beaten = {}, []\n for name in INSTANCES:\n if name not in RECORDS:\n fail(f\"unknown instance {name!r}\", \"error\")\n flow, dist = parse_instance(here / \"instances\" / f\"{name}.dat\")\n n = len(flow)\n # the solver gets copies; the objective below is computed on the pristine matrices\n f_copy = [row[:] for row in flow]\n d_copy = [row[:] for row in dist]\n t0 = time.perf_counter()\n try:\n perm = cand.solve(name, f_copy, d_copy, BUDGET, seed_int)\n except SystemExit:\n raise\n except Exception as e:\n fail(f\"solve({name!r}) raised {e!r}\", \"runtime_error\")\n elapsed = time.perf_counter() - t0\n if elapsed > 1.25 * BUDGET + 3:\n fail(f\"solve({name!r}) took {elapsed:.1f}s against a {BUDGET:.0f}s budget\", \"timeout\")\n p = check_perm(name, perm, n)\n value = objective(flow, dist, p)\n record = RECORDS[name]\n ratio = record / value\n per_instance[name] = {\"n\": n, \"value\": value, \"record\": record, \"ratio\": round(ratio, 6), \"seconds\": round(elapsed, 2)}\n if value < record:\n beaten.append(name)\n metric = sum(v[\"ratio\"] for v in per_instance.values()) / len(per_instance)\n print(json.dumps({\"metric\": round(metric, 6), \"per_instance\": per_instance, \"records_beaten\": beaten}))\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n main()\n","baseline":{"instances/sko49.dat":" 49\n\n 0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 2 3 4 5 6 7\n 8 3 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 8 9 10 5 6 7 8 9\n 10 11 6 7 8 9 10 11 12\n 1 0 1 2 3 4 5 2 1 2 3 4 5 6 3 2 3 4 5 6\n 7 4 3 4 5 6 7 8 5 4 5 6 7 8 9 6 5 6 7 8\n 9 10 7 6 7 8 9 10 11\n 2 1 0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4 5 4 3 2 3 4 5\n 6 5 4 3 4 5 6 7 6 5 4 5 6 7 8 7 6 5 6 7\n 8 9 8 7 6 7 8 9 10\n 3 2 1 0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4 5 4 3 2 3 4\n 5 6 5 4 3 4 5 6 7 6 5 4 5 6 7 8 7 6 5 6\n 7 8 9 8 7 6 7 8 9\n 4 3 2 1 0 1 2 5 4 3 2 1 2 3 6 5 4 3 2 3\n 4 7 6 5 4 3 4 5 8 7 6 5 4 5 6 9 8 7 6 5\n 6 7 10 9 8 7 6 7 8\n 5 4 3 2 1 0 1 6 5 4 3 2 1 2 7 6 5 4 3 2\n 3 8 7 6 5 4 3 4 9 8 7 6 5 4 5 10 9 8 7 6\n 5 6 11 10 9 8 7 6 7\n 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 8 7 6 5 4 3\n 2 9 8 7 6 5 4 3 10 9 8 7 6 5 4 11 10 9 8 7\n 6 5 12 11 10 9 8 7 6\n 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6\n 7 2 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 8\n 9 10 5 6 7 8 9 10 11\n 2 1 2 3 4 5 6 1 0 1 2 3 4 5 2 1 2 3 4 5\n 6 3 2 3 4 5 6 7 4 3 4 5 6 7 8 5 4 5 6 7\n 8 9 6 5 6 7 8 9 10\n 3 2 1 2 3 4 5 2 1 0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4\n 5 4 3 2 3 4 5 6 5 4 3 4 5 6 7 6 5 4 5 6\n 7 8 7 6 5 6 7 8 9\n 4 3 2 1 2 3 4 3 2 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5 7 0 1 5 8 8 4 6 3 2\n 1 0 3 1 2 9 1 3 8 4 2 5 8 0 5 1 1 0 5 5 0 2 7 5 6 5 2 6 8 2 0 8 4 1 5 9 0 8 5 4 9 6 4 0 9 2 7 1 9 8\n 7 3 0 9 9 9 6 7 7 0 9 4 6 1 7 4 8 1 7 2 6 1 8 8 8 1 0 0 0 7 6 5 6 1 3 2 7 9 6 4 9 1 1 9 4 1 6 3 4 7\n 6 1 9 0 9 2 1 9 3 4 0 7 1 1 0 3 8 4 2 2 6 2 0 9 6 9 9 8 8 0 3 2 8 7 5 9 9 9 7 0 4 7 6 7 7 7 4 2 5 6\n 3 2 9 9 0 0 3 5 2 7 7 0 1 9 2 8 4 3 5 0 8 5 3 6 0 0 6 2 5 1 9 5 7 0 7 9 3 2 4 7 0 4 3 9 9 4 7 8 7 1\n 1 9 9 2 0 0 1 8 0 9 3 7 6 2 2 8 7 5 7 3 9 2 2 4 0 5 3 9 2 6 2 6 4 2 9 6 9 3 5 9 2 6 1 9 3 7 4 4 1 7\n 1 1 6 1 3 1 0 9 0 4 9 4 9 0 3 1 3 8 7 5 2 0 8 1 3 9 7 4 1 6 9 2 2 9 1 5 1 0 7 4 0 5 9 4 8 1 0 2 9 7\n 0 3 7 9 5 8 9 0 3 6 7 4 8 4 7 7 7 0 8 6 6 3 6 6 2 3 8 0 3 4 1 0 4 0 1 9 8 2 6 7 2 2 9 0 7 0 7 3 9 2\n 7 8 7 3 2 0 0 3 0 6 4 9 7 4 8 1 3 9 9 2 7 1 3 0 5 8 9 1 0 3 7 5 3 5 0 7 3 5 3 5 9 4 4 4 0 0 4 7 9 2\n 6 4 0 4 7 9 4 6 6 0 4 5 8 5 1 9 3 3 0 1 9 9 0 5 3 7 4 9 8 4 6 7 3 7 6 2 2 6 0 6 7 6 9 8 0 6 3 6 6 6\n 0 2 9 0 7 3 9 7 4 4 0 5 3 2 9 5 6 9 5 7 9 1 3 6 6 8 1 3 4 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6 7 1 4 4 5 4 5 1 4 3 3 7 5 2 7 5 1 0 0 8 0 7 5 7 7 7 6 8 2 7 9 0 9 0 3 2 8 9 3 6\n 9 8 5 2 5 6 2 0 5 7 9 5 2 6 8 8 2 4 8 9 6 8 8 9 7 2 4 1 9 8 7 0 2 1 6 5 2 8 2 9 8 3 6 4 2 5 7 2 1 7\n 1 4 6 8 7 4 2 4 3 3 7 7 2 8 4 8 4 0 7 1 4 0 1 5 1 3 8 2 0 1 5 2 0 9 1 5 8 8 4 8 2 8 7 7 9 0 2 4 3 1\n 4 1 1 7 0 2 9 0 5 7 2 4 1 4 8 1 9 3 9 3 6 1 8 0 1 2 3 5 6 3 7 1 9 0 1 5 8 8 8 1 3 8 7 2 1 2 7 0 9 9\n 2 5 3 5 7 9 1 1 0 6 1 0 2 5 3 7 9 0 0 9 1 9 5 0 7 5 7 7 9 9 7 6 1 1 0 0 1 4 2 9 7 5 5 9 9 7 2 3 4 1\n 0 9 2 9 9 6 5 9 7 2 0 2 2 3 6 6 8 7 8 4 6 1 8 0 2 5 1 6 5 4 7 5 5 5 0 0 9 2 8 2 6 3 8 1 5 9 2 7 1 6\n 4 0 7 9 3 9 1 8 3 2 6 2 5 2 6 7 6 6 4 6 3 9 3 5 0 0 1 9 1 2 6 2 8 8 1 9 0 8 9 1 9 5 5 5 4 3 8 3 9 1\n 3 8 9 9 2 3 0 2 5 6 1 4 4 5 0 4 3 0 9 5 3 6 9 4 6 4 4 0 1 9 8 8 8 8 4 2 8 0 9 2 9 2 6 7 8 6 7 1 5 2\n 4 5 6 7 4 5 7 6 3 0 2 6 4 4 6 2 6 8 0 0 5 7 3 7 7 3 9 9 8 9 2 2 4 8 2 8 9 9 0 0 9 2 6 2 7 0 9 1 7 9\n 5 4 4 0 7 9 4 7 5 6 3 7 6 1 9 1 0 2 7 0 0 1 3 4 4 4 6 3 4 8 7 9 8 1 9 2 1 2 0 0 9 7 4 6 2 4 8 4 4 7\n 7 9 9 4 0 2 0 2 9 7 7 5 8 5 5 7 3 8 8 3 4 0 2 8 3 5 1 1 5 7 9 8 2 3 7 6 9 9 9 9 0 8 5 7 7 6 1 5 7 6\n 0 6 1 7 4 6 5 2 4 6 9 0 0 4 3 6 7 9 3 3 7 9 2 7 0 2 0 9 3 8 0 3 8 8 5 3 5 2 2 7 8 0 5 4 1 4 7 5 8 3\n 1 4 1 6 3 1 9 9 4 9 7 7 4 5 0 5 8 5 5 8 4 5 8 0 7 2 7 6 7 3 9 6 7 7 5 8 5 6 6 4 5 5 0 4 7 2 1 5 5 3\n 5 0 9 7 9 9 4 0 4 8 7 7 7 7 1 9 7 2 7 2 2 9 8 5 5 8 4 1 3 2 0 4 7 2 9 1 5 7 2 6 7 4 4 0 8 1 8 2 6 4\n 8 9 4 7 9 3 8 7 0 0 5 5 1 3 0 0 7 6 5 6 9 2 9 6 4 6 1 1 9 6 3 2 9 1 9 5 4 8 7 2 7 1 7 8 0 5 3 2 7 4\n 8 2 1 7 4 7 1 0 0 6 7 4 0 8 0 1 7 6 3 1 8 5 2 5 3 0 1 8 5 5 2 5 0 2 7 9 3 6 0 4 6 4 2 1 5 0 0 3 4 0\n 4 7 6 4 7 4 0 7 4 3 5 5 8 7 7 8 3 8 7 2 4 1 2 4 8 0 8 5 0 3 8 7 2 7 2 2 8 7 9 8 1 7 1 8 3 0 0 0 6 3\n 6 1 3 2 8 4 2 3 7 6 4 6 0 2 5 1 6 3 7 0 5 9 8 3 6 6 7 8 9 7 9 2 4 0 3 7 3 1 1 4 5 5 5 2 2 3 0 0 7 1\n 3 9 4 5 7 1 9 9 9 6 0 3 3 1 6 7 2 8 6 1 4 2 4 9 4 7 0 9 3 8 3 1 3 9 4 1 9 5 7 4 7 8 5 6 7 4 6 7 0 0\n 2 8 7 6 1 7 7 2 2 6 3 6 7 3 9 9 0 9 1 1 8 2 2 6 7 3 1 9 7 2 6 7 1 9 1 6 1 2 9 7 6 3 3 4 4 0 3 1 0 0\n\n","solve.py":"\"\"\"Baseline: random restarts of a pairwise-swap local search with O(n) delta evaluation.\n\nScores about 0.98 of the best-known values (0.97 on tai*a). Beat it: iterated local search, robust tabu search\nand simulated annealing all do far better in the same budget.\n\"\"\"\n\nimport random\nimport time\n\n\ndef delta(a, b, p, r, s):\n \"\"\"Change in sum a[i][j] * b[p[i]][p[j]] when facilities r and s swap locations (Taillard 1991, general case).\"\"\"\n pr, ps = p[r], p[s]\n ar, as_ = a[r], a[s]\n bpr, bps = b[pr], b[ps]\n d = (ar[r] - as_[s]) * (bps[ps] - bpr[pr]) + (ar[s] - as_[r]) * (bps[pr] - bpr[ps])\n for k in range(len(p)):\n if k == r or k == s:\n continue\n pk = p[k]\n bpk = b[pk]\n d += (a[k][r] - a[k][s]) * (bpk[ps] - bpk[pr]) + (ar[k] - as_[k]) * (bps[pk] - bpr[pk])\n return d\n\n\ndef cost(a, b, p):\n return sum(a[i][j] * b[p[i]][p[j]] for i in range(len(p)) for j in range(len(p)))\n\n\ndef local_search(a, b, p, deadline):\n n = len(p)\n improved = True\n while improved and time.perf_counter() < deadline:\n improved = False\n for r in range(n - 1):\n for s in range(r + 1, n):\n if delta(a, b, p, r, s) < 0:\n p[r], p[s] = p[s], p[r]\n improved = True\n if time.perf_counter() >= deadline:\n return p\n return p\n\n\ndef solve(name, flow, dist, time_budget, seed):\n rng = random.Random(seed)\n n = len(flow)\n deadline = time.perf_counter() + 0.95 * time_budget\n best, best_cost = None, None\n while best is None or time.perf_counter() < deadline:\n p = list(range(n))\n rng.shuffle(p)\n p = local_search(flow, dist, p, deadline)\n c = cost(flow, dist, p)\n if best is None or c < best_cost:\n best, best_cost = p[:], c\n return best\n"}}