C'č un problema con la statistica normalizzata: assume che il pokemon sia al 100
Inoltre il tuo metodo esclude tutti i bonus (o malus) applicati ad una determinata statistica, che puň falsare il risultato dell'ev.
Le evs č meglio che vengano divise per 4 durante i calcoli, dato che sono effettivamente i punti da distribuire.
Mi chiedo anche se č possibile usare un sistema come i moltiplicatori di lagrange per massimizzare la funzione
f(x,y,z) = HD+HS
D: {x+y+z <= 127}u{0 <= x <= 63}u{0 <= y <= 63}u{0 <= z <= 63}
avendo come vincolo la somma delle variabili costante (=evs massime)
non mi frega niente di pokemon di lv diversi da 100 ;(
moltiplica per .9 o per 1.1 PHY DEF/SPC DEF ogni volta che compare nelle formule ed hai risolto. in generale, euristicamente, hai sempre un'idea di dove va messo il boost della def, e nel caso in cui proprio non ce l'hai, provi tutte e due le possibilitŕ (visto che č da una vita che la gente mi chiede di migliorare le spread, mi č venuto in mente che magari potevo anche postare la formula che uso da altrettanto tempo)
non ho mai provato niente di piů complicato che includesse la divisione per 4, dato che wolfram a volte parte a fare lo scemo con gli input. in effetti basterebbe cambiare solo i valori massimi per x, y e z per la somma in 63,63,63,127? ma tanto alla fine dovrei arrotondare lo stesso, a meno che con wolfram non si possa lavorare con gli interi (ho paura mandi tutto a puttane se inizio a scrivere in giro dei floor(|t|)).
...cmq penso che wolfram usi proprio i moltiplicatori di lagrange per massimizzare la funzione sotto vincoli... a meno che non attacchi i problemi con bruti metodi numerici...
ps i metodi numerici sono sexy