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