Atualiza README para v0.10: Set Partitioning, cenario insp grande e tabela de parametros

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

README.md

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 - Preferir nomes de arquivo descritivos, com tipo do documento, aeronave, matrícula e data quando possível.
 - Registrar no `LOG.md` qualquer decisão que afete os dados.
 
-## Estado atual
+## Estado atual (v0.10)
 
-O modelo ativo é `software/oamrp_v3.py`, que implementa o OAMRP sobre uma rede espaço-tempo com arcos de ferry, múltiplos tipos de inspeção e prioridades de missão via OFRAG.
+O modelo ativo é `software/oamrp_v3.py`, que implementa o OAMRP sobre uma rede espaço-tempo com arcos de ferry, múltiplos tipos de inspeção e Set Partitioning para cobertura de missões.
 
-Última rodada validada (2026-06-16): 50/50 missões sintéticas cumpridas, solver CBC Optimal, 4 EVAMs operacionais.
+**Última rodada validada (2026-06-16, commit `a34ed6b`):**
+- 20/20 missões sintéticas cobertas, solver CBC Optimal em < 15 s
+- Cenário com INSP 2A (4 dias em solo) visível no Gantt da matrícula 2803
+- Set Partitioning: toda missão coberta por exatamente 1 aeronave
 
-Arquivos principais do modelo:
+### Formulação de cobertura
+
+O modelo usa **Set Partitioning** (`z[m] = 1` para toda missão `m`): cada missão deve ser atribuída a exatamente uma aeronave. Versões anteriores usavam Set Covering (`z[m] ≤ 1`), que permitia missões descobertas. A transição foi documentada em `docs/changelog.md` (v0.10).
+
+> **Atenção para contribuidores:** Set Partitioning foi validado apenas para o cenário sintético padrão (20 missões, seed 42, 4 aeronaves, somente 2803 com LRT apertado). Com mais missões ou múltiplas aeronaves com LRT < 5 h simultâneas, o MIP pode ser infeasível ou ultrapassar o time limit. Consulte as limitações detalhadas em `docs/changelog.md`.
+
+### Arquivos principais
 
 ```text
-software/oamrp_v3.py          — modelo MIP principal
+software/oamrp_v3.py              — modelo MIP principal (Fases 1–3 + Set Partitioning)
 software/gerar_ofrag.py           — gerador da tabela OFRAG
-software/visualizar_resultado.py — mapa Folium interativo
+software/visualizar_resultado.py  — Gantt + mapa + tabela interativa
 db/processed/ofrag.csv            — ordens de missão com prioridades 1–5
-db/processed/resultado_oamrp_sintetico.csv — resultado da última rodada
+db/processed/f0_cenario_insp_grande.json — f0 calibrado para forçar INSP 2A em 2803
-db/processed/mapa_rotas.html  — mapa interativo de rotas
+db/processed/resultado_oamrp_v3.csv     — resultado da última rodada
+db/processed/planejamento_insp_grande.html — Gantt com inspeção de 4 dias visível
 ```
 
-Para rodar:
+### Como rodar
+
+Cenário padrão (inspeção grande visível no Gantt):
 
 ```powershell
-python software/oamrp_v3.py --sintetico --seed 42 --aleatorio --ofrag db/processed/ofrag.csv
+python software/oamrp_v3.py --sintetico --seed 42 --f0 db/processed/f0_cenario_insp_grande.json --time-limit 60
-python software/visualizar_resultado.py
+python software/visualizar_resultado.py --resultado db/processed/resultado_oamrp_v3.csv --saida db/processed/planejamento_insp_grande.html
 ```
 
+Parâmetros relevantes do modelo:
+
+| Parâmetro | Padrão | Descrição |
+|---|---|---|
+| `--sintetico` | — | Usa missões sintéticas cross-base em vez do CSV real |
+| `--n-missoes` | 20 | Número de missões sintéticas |
+| `--seed` | 42 | Semente aleatória (reprodutibilidade) |
+| `--f0` | — | JSON com horas acumuladas iniciais por aeronave/inspeção |
+| `--time-limit` | 300 | Limite de tempo do solver CBC (segundos) |
+| `--aleatorio` | — | Sorteia f0 aleatório entre 10%–90% de F_max |
+
 Pré-processamentos disponíveis:
 
 ```text