# Planejador Diario de Missoes e Sobreaviso

Projeto em Python para gerar a escala diaria de missao acionada, missao local e sobreaviso usando Programacao Linear Inteira Mista (MILP).

## 1. Estrutura do projeto

```text
dados/                    Arquivos de entrada do planejamento
resultados/               Planilhas geradas pelo planejador
src/planejador_missao/    Codigo-fonte Python do modelo
scripts/                  Scripts numerados de execucao, validacao e teste
.vscode/                  Arquivos de workspace do VS Code
web_app.py                Interface web HTML para abrir no navegador
run_planner.py            Ponto de entrada para executar o planejamento
requirements.txt          Dependencias Python
Abrir Planejador.vbs      Atalho para abrir a interface sem prompt
```

A execucao oficial do projeto e feita somente em Python.

## 2. Preparacao do ambiente

No PowerShell, a partir da raiz do projeto:

```powershell
cd "C:\caminho\para\planejador_missao_limpo_milp"
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
```

A pasta `.venv` nao acompanha a entrega oficial. Ela deve ser recriada pelo usuario com os comandos acima.

## 3. Como executar pelo app no navegador

Forma recomendada:

1. De dois cliques em `Abrir Planejador.vbs`.
2. Aguarde o navegador abrir em `http://127.0.0.1:8050`.

Se preferir executar manualmente pelo PowerShell, use:

Na raiz do projeto:

```powershell
python web_app.py
```

O navegador abre automaticamente em `http://127.0.0.1:8050`. Se nao abrir, copie esse endereco no Google Chrome.

O app permite:

- editar data e criterios de otimizacao;
- informar a missao de rota acionada;
- marcar condicao das aeronaves;
- selecionar tripulantes disponiveis;
- consultar a aba `Quadrinhos`, com proxima OI, horas do ano, SBV e falta para 50 horas;
- salvar os arquivos de entrada em `dados/`;
- gerar a escala e abrir a ultima planilha.

A versao final usa Python e interface web local.

## 4. Como executar pelo terminal

Na raiz do projeto:

```powershell
python scripts\00_main.py
```

Ao final, o programa informa:

- data de planejamento usada;
- caminho da planilha Excel gerada;
- quantidade de colunas candidatas criadas;
- quantidade de escalas selecionadas pelo MILP.

## 5. Arquivos de entrada

Os arquivos de entrada ficam em `dados/`.

| Arquivo | Finalidade |
| --- | --- |
| `Modelagem_C98_ETA2_local.xlsx` ou `Modelagem C98 ETA2.xlsx` | Cadastro base de tripulantes, qualificacoes, projetos, soldo e metas de horas. |
| `catalogo_ois.xlsx` | Catalogo de OIs por aeronave, subprograma, ordem e tipo de missao. |
| `indisponibilidades_2026.xlsx` | Periodos em que cada tripulante nao pode ser escalado. |
| `parametros_missao.csv` | Data de planejamento e criterios de otimizacao. |
| `aeronaves_disponiveis.csv` | Condicao diaria de cada aeronave. |
| `rotas_acionadas.csv` | Missao de rota acionada para atendimento obrigatorio. |
| `tripulantes_disponiveis.csv` | Selecao manual dos tripulantes disponiveis no dia. |
| `progresso_ois_2026.xlsx` | OIs ja concluidas manualmente. |
| `historico_horas_voadas.csv` | Historico acumulado gerado automaticamente pelo planejador. |

## 6. Saida gerada

O planejador cria uma planilha em:

```text
resultados/planejamento_diario_YYYY-MM-DD.xlsx
```

Quando ja existe arquivo para a mesma data, o sistema acrescenta o horario ao nome para preservar a saida anterior.

A aba `ESCALA DIARIA` contem tres blocos:

- `MISSAO ACIONADA`;
- `VOOS LOCAIS`;
- `SOBREAVISO`.

Apos a solucao, o arquivo `dados/historico_horas_voadas.csv` tambem e atualizado com horas voadas e sobreavisos registrados.

## 7. Scripts e validacao com voos de 2025

O fluxo pelo VS Code pode ser executado com:

```powershell
python scripts\00_main.py --modo diario
```

Para conferir rapidamente o ambiente:

```powershell
python scripts\09_testar_instalacao.py
```

Para validar o modelo com dados historicos, coloque os voos reais de 2025 em:

```text
dados/validacao/voos_2025.csv
```

O arquivo deve ter as colunas:

```text
data,aeronave,tipo_escala,tripulante,funcao,oi,horas_voadas,sbv
```

Se a planilha `Quadro de Voo 2025 (2).xlsx` estiver em `dados/`, a validacao importa a aba `VOOS` automaticamente:

```powershell
python scripts\00_main.py --validacao 2025
```

Tambem e possivel chamar diretamente:

```powershell
python scripts\07_validacao_2025.py
```

Os relatorios sao salvos em:

```text
resultados/validacao/validacao_2025_resumo.xlsx
resultados/validacao/validacao_2025_detalhada.xlsx
resultados/validacao/validacao_2025_metricas.csv
resultados/validacao/validacao_2025_barras.png
```

Ele contem:

- `metricas`: comparacao entre escala real 2025 e escala otimizada;
- `comparativo_trips`: horas reais, horas otimizadas e delta por tripulante;
- `voos_2025_slots`: voos historicos agregados em slots;
- `escala_otimizada`: redistribuicao proposta pelo MILP.

Os scripts antigos de importacao/validacao foram preservados em `scripts/_arquivados/`.

## 8. Metodo de otimizacao

O modelo monta previamente todas as colunas candidatas viaveis. Cada coluna representa uma possivel escala de dupla para:

- rota acionada;
- missao local;
- sobreaviso.

Cada coluna recebe uma variavel binaria no MILP:

```text
x[i] = 1 se a coluna candidata i for escolhida
x[i] = 0 caso contrario
```

A funcao objetivo maximiza o score operacional, com prioridade para:

1. atender rotas acionadas;
2. aproveitar missoes locais para progressao operacional;
3. escolher sobreavisos conforme o criterio definido.

Restricoes principais:

- cada tripulante aparece no maximo uma vez na escala;
- cada aeronave livre recebe exatamente uma cobertura principal, por rota acionada ou sobreaviso;
- cada aeronave executa no maximo uma rota acionada;
- cada aeronave executa no maximo uma missao local;
- rota acionada e missao local nao podem usar a mesma aeronave no mesmo dia;
- toda rota acionada informada deve ser atendida exatamente uma vez.

O resolvedor usado e `scipy.optimize.milp`, um resolvedor exato de programacao inteira disponivel diretamente em Python.

## 9. Organizacao do codigo

O codigo em `src/planejador_missao/` esta dividido por blocos funcionais:

| Arquivo | Responsabilidade |
| --- | --- |
| `data_io.py` | Leitura das planilhas/CSVs e escrita do historico. |
| `rules.py` | Regras de disponibilidade, qualificacao e progresso operacional. |
| `candidates.py` | Geracao das colunas candidatas para o MILP. |
| `optimizer.py` | Formulacao e solucao do modelo MILP. |
| `report.py` | Registro de horas e criacao da planilha Excel. |
| `quadrinhos.py` | Resumo operacional da aba Quadrinhos. |
| `validacao.py` | Validacao retrospectiva com voos historicos. |
| `main.py` | Orquestracao do fluxo completo. |
| `utils.py` | Normalizacao de textos, datas, booleanos e horas. |

Os comentarios no codigo indicam os blocos do fluxo e as restricoes relevantes do modelo, sem repetir conceitos elementares da linguagem.
