Initial project import

src/planejador_missao/optimizer.py

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+"""Modelo MILP para escolher a combinacao final de escalas."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from scipy.optimize import Bounds, LinearConstraint, milp
+
+
+def resolver_milp(colunas: pd.DataFrame, rotas: pd.DataFrame, aeronaves: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    if colunas.empty:
+        return colunas
+
+    n = len(colunas)
+    integrality = np.ones(n)
+    bounds = Bounds(np.zeros(n), np.ones(n))
+    restricoes = []
+
+    # R1 - Cada tripulante aparece no maximo uma vez.
+    for trip in sorted(set(colunas["trip1"]).union(set(colunas["trip2"]))):
+        linha = np.zeros(n)
+        linha[(colunas["trip1"] == trip) | (colunas["trip2"] == trip)] = 1
+        restricoes.append(LinearConstraint(linha, -np.inf, 1))
+
+    livres = aeronaves[(aeronaves["disponivel_sede"]) & (~aeronaves["em_pane"]) & (~aeronaves["em_missao_rota"])]["aeronave"].unique()
+    for av in livres:
+        idx_rota = (colunas["aeronave"] == av) & (colunas["tipo_escala"] == "ROTA_ACIONADA")
+        idx_local = (colunas["aeronave"] == av) & (colunas["tipo_escala"] == "MISSAO_LOCAL")
+        idx_sbv = (colunas["aeronave"] == av) & (colunas["tipo_escala"] == "SBV")
+        if not (idx_rota | idx_sbv).any():
+            raise RuntimeError(f"Modelo inviavel: nao ha rota nem SBV candidato para a aeronave {av}.")
+        linha = np.zeros(n)
+        linha[idx_rota | idx_sbv] = 1
+        restricoes.append(LinearConstraint(linha, 1, 1))
+        if idx_rota.any():
+            linha = np.zeros(n)
+            linha[idx_rota] = 1
+            restricoes.append(LinearConstraint(linha, -np.inf, 1))
+        if idx_local.any():
+            linha = np.zeros(n)
+            linha[idx_local] = 1
+            restricoes.append(LinearConstraint(linha, -np.inf, 1))
+        if idx_rota.any() and idx_local.any():
+            linha = np.zeros(n)
+            linha[idx_rota | idx_local] = 1
+            restricoes.append(LinearConstraint(linha, -np.inf, 1))
+
+    for rota_id in range(1, len(rotas) + 1):
+        idx = (colunas["tipo_escala"] == "ROTA_ACIONADA") & (colunas["rota_id"] == rota_id)
+        if not idx.any():
+            raise RuntimeError(f"Modelo inviavel: nao ha coluna candidata para a rota acionada {rota_id}.")
+        linha = np.zeros(n)
+        linha[idx] = 1
+        restricoes.append(LinearConstraint(linha, 1, 1))
+
+    resultado = milp(c=-colunas["score_milp"].to_numpy(dtype=float), integrality=integrality, bounds=bounds, constraints=restricoes)
+    if not resultado.success:
+        raise RuntimeError(f"MILP nao encontrou solucao viavel: {resultado.message}")
+    selecionadas = resultado.x > 0.5
+    return colunas.loc[selecionadas].reset_index(drop=True)