twobomb

Границы, границы чего? По поводу машинного обучения не подскажу, это наверно нужно иметь большую базу объектов и позиций их границ для обучения.
Ну если без машинного, то например как вариант по примеру фотошопа.
1. Берем изоражение.
2. Обесцвечиваем
3. Самый важный и сложный этап, настраиваем правильно уровни.
4. Находим границы черного и белого, но в идеале еще перед этим этапом придумать алгоритм растушевки хотя можно это сделать и уже следующим шагом исключив большие скопления точек.

Я думаю можно даже несколько раз прогнать этот алгоритм, на разных уровнях(шаг3), для нахождения как можно большего количества границ и в итоге совместить в одну карту границ. Ну это сидеть, пробовать играть с параметрами...
Ну это как один из первых же вариантом который пришёл в голову. Если нужен какой-то более ускоспециализированный поиск, это нужно посидеть подумать, потому-что "границы объекта" слишком абстрактно, объектов на фото может быть много и чьи границы искать неясно и что считать границами...


P.S. Мысли в слух, как вариант создать программу которая в полуавтомате поможет найти границы изображений, чтобы сформировать массив данных уже для обучения нейронки, которая в будущем будет делать это автоматически.

Не совсем не пойму, ну возможно необходимо уменьшить шаг приращения attemp что даст более плавные и долгие значения.
А если вам нужно чтобы сначала все быстро шло, а конце более плавно. То в начале делаете шаг большим, а чем ближе к конце тем шаг меньше. Таким образом вначале быстро пойдет набор, а в дальнешем перерастет в более медленный и плавный, в зависимости от того насколько сильно поменяете шаг приращения.
Можно шаг приращение каждый умножать на такую херню
(1 - last_delay/max_delay)
last_delay это предыдущая задержка, первый шагом её можно сделать равно нулю
Но всеравно в таком случае чем ближе к концу тем оно сильнее стремится к бесконечности и крч есть вариант что оно никогда не закончится поэтому нужно немного доработать например так
(0.2 + (1 - last_delay/max_delay) * 0.8)
Как это применять? Шаг приращения вашего attemp умножайте на эту хрень
Например у вас step = 0.5
Значит каждую итерация
step = 0.5 * (0.2 + (1 - last_delay/max_delay) * 0.8)
Крч я не матетематик, думайте пробуйте

Делите поле на клетки, это лучше всего, и подумайте важно ли вам найти именно кратчайший путь или можно через A* с эвристическим алгоритмом.
Ну и нужно думать оптимизацию если скорость будет не достаточной, чем больше размер клетки тем быстрее будет работать алгоритм, но тем меньше точность, не следует делать размер клеток больше размеров бота(он просто может не пролезть в маленькие щели). Не нужно искать путь на каждом шаге, делайте это реже. Возможно стоит искать путь не для каждого бота отдельно, а например берет бота и все кто от него в определенном радиусе и прямой видимости и ищем путь для всей этой группы. Ну сделайте сначала самым не оптимизированным способом, а дальше уже смотрите по скорости работы

Псевдорандом

let arr = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3];
var seed = 12837823631;
arr = arr.sort((a,b)=>rand() - rand());

function rand(){
 	seed = (45 * seed + 21) % 67;
 	return seed/67;
}

Особо не вчитывался ну судя по второму примеру так как д на я заменили, а значит мы не можем сразу менять на туже букву что есть с обоих словах. Значит если у нас ограничение равное алфавиту, то если мы подадим на вход

"абвгдежзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя яюэьыъщшчцхфутсрпонмлкйизжедгвба"

, то должен вернуться 0.
P.S. Крч что-то набыдлокодил, вроде должно работать хотя далеко не самый оптимальный вариант. Ну также можно посмотреть именно вывод замен

function result(line) {
  let arr = line.split(' ');

  let word1 = arr[0].split('');
  let word2 = arr[1].split('');

  if (word1.length != word2.length)
    return 0;
  var abc = "абвгдеёжзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя";

  for (var i = 0; i < word1.length; i++)
    if (!word1.every((e, j) => (e !== word1[i]) || (e == word1[i] && word2[j] == word2[i])))
      return 0;

  var i = 0;
  while (word1.join("") != word2.join("")) {
    if (word1[i] != word2[i]) {
      var repS = word2[i];
      if (word1.join("").indexOf(repS) != -1) {
        var tempAbc = abc.split("").filter(w => word1.join("").indexOf(w) == -1);
        if (tempAbc.length == 0)
          return 0;
        repS = tempAbc.pop();
      }
      word1 = word1.join("").replace(new RegExp(word1[i], "g"), repS).split("");
      console.log(word1)

    }
    i = (i + 1) % word1.length;
  }

  return 1;
}

Можно типа такого

double getRand(){//возвращает рандом от 0 до 1
    return (double)rand()/(double)RAND_MAX;
}

string ChanceItemDrop(){
        string itemsRandom[] = {
            "a", "b", "c", "d", "e"
        };
        
        float itemsChance[] = {
            .30f, .80f, .50f, .30f, .40f //шансы от 0 до 1,  1 -100% , 0 - 0%
        };
        int arrLen = sizeof(itemsChance)/sizeof(*itemsChance);
        double r;
        int arrSize;
        do{
            r = getRand();
            arrSize = 0;
            for(int i=0;i < arrLen;i++)
                arrSize += r <= itemsChance[i]?1:0;
        }while(arrSize == 0);
        int* inxs= new int[arrSize];
        for(int i=0,p = 0;i < arrLen;i++)
            if(r <= itemsChance[i])
                inxs[p++] = i;
        string result = itemsRandom[inxs[(int)floor(getRand()*arrSize)]];
        free(inxs);
        return result;
    }

Алгоритм определения попадания точки в контур на о...
Вот переделал функцию на javascript можно посмотреть визуально.