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# Planejador Diário de Missões e Sobreaviso
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Projeto em Python para gerar a escala diária de missão acionada, missão local e sobreaviso usando Programação Linear Inteira Mista (MILP).
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## 1. Estrutura do projeto
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```text
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dados/ Arquivos de entrada do planejamento
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resultados/ Planilhas geradas pelo planejador
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src/planejador_missao/ Código-fonte Python do modelo
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scripts/ Scripts numerados de execução, validação e teste
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.vscode/ Arquivos de workspace do VS Code
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web_app.py Interface web HTML para abrir no navegador
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run_planner.py Ponto de entrada para executar o planejamento
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requirements.txt Dependências Python
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Abrir Planejador.vbs Atalho para abrir a interface sem prompt
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```
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A execução oficial do projeto é feita somente em Python.
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## 2. Preparação do ambiente
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No PowerShell, a partir da raiz do projeto:
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```powershell
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cd "C:\caminho\para\planejador_missao_limpo_milp"
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python -m venv .venv
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.\.venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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A pasta `.venv` não acompanha a entrega oficial. Ela deve ser recriada pelo usuário com os comandos acima.
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## 3. Como executar pelo app no navegador
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Forma recomendada:
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1. Dê dois cliques em `Abrir Planejador.vbs`.
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2. Aguarde o navegador abrir em `http://127.0.0.1:8050`.
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Se preferir executar manualmente pelo PowerShell, use:
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Na raiz do projeto:
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```powershell
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python web_app.py
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```
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O navegador abre automaticamente em `http://127.0.0.1:8050`. Se não abrir, copie esse endereço no Google Chrome.
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O app permite:
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- editar data e critérios de otimização;
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- informar a missão de rota acionada;
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- marcar condição das aeronaves;
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- selecionar tripulantes disponíveis;
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- consultar a aba `Quadrinhos`, com próxima OI, horas do ano, SBV e falta para 50 horas;
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- salvar os arquivos de entrada em `dados/`;
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- gerar a escala e abrir a última planilha.
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A versão final usa Python e interface web local.
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## 4. Como executar pelo terminal
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Na raiz do projeto:
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```powershell
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python scripts\00_main.py
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```
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Ao final, o programa informa:
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- data de planejamento usada;
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- caminho da planilha Excel gerada;
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- quantidade de colunas candidatas criadas;
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- quantidade de escalas selecionadas pelo MILP.
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## 5. Arquivos de entrada
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Os arquivos de entrada ficam em `dados/`.
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| Arquivo | Finalidade |
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| `Modelagem_C98_ETA2_local.xlsx` ou `Modelagem C98 ETA2.xlsx` | Cadastro base de tripulantes, qualificações, projetos, soldo e metas de horas. |
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| `catalogo_ois.xlsx` | Catálogo de OIs por aeronave, subprograma, ordem e tipo de missão. |
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| `indisponibilidades_2026.xlsx` | Períodos em que cada tripulante não pode ser escalado. |
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| `parametros_missao.csv` | Data de planejamento e critérios de otimização. |
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| `aeronaves_disponiveis.csv` | Condição diária de cada aeronave. |
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| `rotas_acionadas.csv` | Missão de rota acionada para atendimento obrigatório. |
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| `tripulantes_disponiveis.csv` | Seleção manual dos tripulantes disponíveis no dia. |
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| `progresso_ois_2026.xlsx` | OIs já concluídas manualmente. |
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| `historico_horas_voadas.csv` | Histórico acumulado gerado automaticamente pelo planejador. |
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## 6. Saída gerada
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O planejador cria uma planilha em:
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```text
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resultados/planejamento_diario_YYYY-MM-DD.xlsx
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```
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Quando já existe arquivo para a mesma data, o sistema acrescenta o horário ao nome para preservar a saída anterior.
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A aba `ESCALA DIARIA` contém três blocos:
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- `MISSAO ACIONADA`;
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- `VOOS LOCAIS`;
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- `SOBREAVISO`.
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Após a solução, o arquivo `dados/historico_horas_voadas.csv` também é atualizado com horas voadas e sobreavisos registrados.
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## 7. Scripts e validação com voos de 2025
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O fluxo pelo VS Code pode ser executado com:
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```powershell
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python scripts\00_main.py --modo diario
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```
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Para conferir rapidamente o ambiente:
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```powershell
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python scripts\09_testar_instalacao.py
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```
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Para validar o modelo com dados históricos, coloque os voos reais de 2025 em:
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```text
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dados/validacao/voos_2025.csv
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```
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O arquivo deve ter as colunas:
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```text
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data,aeronave,tipo_escala,tripulante,funcao,oi,horas_voadas,sbv
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```
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Se a planilha `Quadro de Voo 2025 (2).xlsx` estiver em `dados/`, a validação importa a aba `VOOS` automaticamente:
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```powershell
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python scripts\00_main.py --validacao 2025
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```
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Também é possível chamar diretamente:
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```powershell
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python scripts\07_validacao_2025.py
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```
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Os relatórios são salvos em:
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```text
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resultados/validacao/validacao_2025_resumo.xlsx
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resultados/validacao/validacao_2025_detalhada.xlsx
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resultados/validacao/validacao_2025_metricas.csv
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resultados/validacao/validacao_2025_barras.png
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```
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Ele contém:
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- `metricas`: comparação entre escala real 2025 e escala otimizada;
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- `comparativo_trips`: horas reais, horas otimizadas e delta por tripulante;
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- `voos_2025_slots`: voos históricos agregados em slots;
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- `escala_otimizada`: redistribuição proposta pelo MILP.
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Os scripts antigos de importação/validação foram preservados em `scripts/_arquivados/`.
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## 8. Método de otimização
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O modelo monta previamente todas as colunas candidatas viáveis. Cada coluna representa uma possível escala de dupla para:
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- rota acionada;
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- missão local;
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- sobreaviso.
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Cada coluna recebe uma variável binária no MILP:
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```text
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x[i] = 1 se a coluna candidata i for escolhida
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x[i] = 0 caso contrário
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```
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A função objetivo maximiza o score operacional, com prioridade para:
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1. atender rotas acionadas;
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2. aproveitar missões locais para progressão operacional;
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3. escolher sobreavisos conforme o critério definido.
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Restrições principais:
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- cada tripulante aparece no máximo uma vez na escala;
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- cada aeronave livre recebe exatamente uma cobertura principal, por rota acionada ou sobreaviso;
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- cada aeronave executa no máximo uma rota acionada;
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- cada aeronave executa no máximo uma missão local;
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- rota acionada e missão local não podem usar a mesma aeronave no mesmo dia;
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- toda rota acionada informada deve ser atendida exatamente uma vez.
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O resolvedor usado é `scipy.optimize.milp`, um resolvedor exato de programação inteira disponível diretamente em Python.
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## 9. Organização do código
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O código em `src/planejador_missao/` está dividido por blocos funcionais:
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| Arquivo | Responsabilidade |
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| `data_io.py` | Leitura das planilhas/CSVs e escrita do histórico. |
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| `rules.py` | Regras de disponibilidade, qualificação e progresso operacional. |
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| `candidates.py` | Geração das colunas candidatas para o MILP. |
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| `optimizer.py` | Formulação e solução do modelo MILP. |
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| `report.py` | Registro de horas e criação da planilha Excel. |
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| `quadrinhos.py` | Resumo operacional da aba Quadrinhos. |
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| `validacao.py` | Validação retrospectiva com voos históricos. |
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| `main.py` | Orquestração do fluxo completo. |
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| `utils.py` | Normalização de textos, datas, booleanos e horas. |
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Os comentários no código indicam os blocos do fluxo e as restrições relevantes do modelo, sem repetir conceitos elementares da linguagem.
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## 10. Apresentação
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A apresentação final do projeto está disponível em [`docs/apresentacao_final_ao809.pdf`](docs/apresentacao_final_ao809.pdf).
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