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scripts/05_modelo_milp.py

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+"""Modelo MILP do Planejador Missao usando scipy.optimize.milp/HiGHS.
+
+Entradas:
+    Colunas candidatas viaveis geradas por 04_gerar_colunas_candidatas.py.
+
+Saidas:
+    Subconjunto de colunas selecionadas pelo solver, representando a escala
+    diaria otimizada.
+
+Metodologia:
+    Variavel de decisao: x_j em {0,1}, onde cada j representa uma coluna
+    candidata. Como scipy.optimize.milp minimiza, o modelo minimiza -score_milp,
+    equivalente a maximizar o score operacional total.
+
+Restricoes implementadas no motor src.planejador_missao.optimizer:
+    a) rota acionada obrigatoria coberta exatamente uma vez;
+    b) cada tripulante aparece no maximo uma vez no dia;
+    c) cada aeronave recebe cobertura principal por rota acionada ou SBV;
+    d) aeronave nao executa escalas conflitantes de rota/local no mesmo dia;
+    e) qualificacao, indisponibilidade e regras de instrucao entram no filtro de
+       colunas candidatas, logo colunas inviaveis nao chegam ao MILP;
+    f) regras especificas de rota, missao local e SBV sao preservadas por tipo.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import importlib
+
+gerador = importlib.import_module("04_gerar_colunas_candidatas")
+io_utils = importlib.import_module("02_io_utils")
+preparar = importlib.import_module("03_preparar_dados")
+
+
+def resolver_escala(colunas, rotas, aeronaves):
+    """Resolve o MILP e retorna as colunas escolhidas."""
+    from src.planejador_missao.optimizer import resolver_milp
+
+    if colunas.empty:
+        raise RuntimeError("Erro: nao ha colunas candidatas viaveis para montar o MILP.")
+
+    # O resolvedor cria x_j binario para cada linha de colunas.
+    # A funcao objetivo usa -score_milp porque o HiGHS via SciPy resolve
+    # minimizacao; isso preserva a interpretacao de maximizar score.
+    return resolver_milp(colunas, rotas, aeronaves)
+
+
+def main() -> None:
+    """Executa o MILP em modo diagnostico."""
+    logger = io_utils.configurar_logger("modelo_milp")
+    bases = preparar.carregar_bases()
+    colunas = gerador.gerar_colunas_do_dia(bases)
+    solucao = resolver_escala(colunas, bases["rotas"], bases["aeronaves"])
+    logger.info("Colunas candidatas: %s", len(colunas))
+    logger.info("Escalas selecionadas: %s", len(solucao))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()