Adiciona missoes sinteticas, ferry (Fase 3) e consolida versoes anteriores

- Gerador sintetico cross-base (50 missoes, 10 bases, haversine/C-105)
- Fase 3: arcos de ferry em construir_rede(); ferry consome horas de celula
- oamrp_v2.py e resultados CSV anteriores adicionados ao repositorio
- README, docs/about.md e changelog atualizados ate v0.6

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

.gitignore

@@ -9,6 +9,7 @@ Desktop.ini
 # Local editor folders
 .vscode/
 .idea/
+.claude/
 
 # Python cache
 __pycache__/

HANDOFF_arara_oamrp.md

@@ -0,0 +1,119 @@
+# HANDOFF — ARARA OAMRP (Aircraft Routing C-105 / FAB)
+
+> Documento de transferência para o **Claude Code**.
+> Projeto local: `arara_oamrp/`. Cole/abra este arquivo no Claude Code e siga as instruções de leitura antes de validar a formulação e gerar código.
+
+---
+
+## 0. Enquadramento do problema
+
+Modelo de **Aircraft Routing** para o Esquadrão ARARA (C-105), no estilo **OAMRP** (Al-Thani et al., 2016): sequenciamento **compacto** em **rede espaço-tempo**.
+
+**NÃO** é Set Partitioning + Column Generation (modelo civil Bazargan). Desvios deliberados em relação ao caso civil:
+
+1. **Cobertura ≤ 1** (seleção de missões), não particionamento `= 1`.
+2. **Objetivo de maximização** de cobertura ponderada por prioridade, não minimização de custo.
+3. Possibilidade de subconjunto de missões **obrigatórias (hard)**.
+
+**Stack:** Python + PuLP (CBC para começar) → HiGHS como evolução.
+
+---
+
+## 1. Calibração confirmada (respostas do Vitor)
+
+| Item | Decisão |
+|---|---|
+| Frota | **4 aeronaves**, homogêneas (mesmo LRT, mesma performance) |
+| Horizonte | **1 mês** |
+| Discretização | **Estilo OAMRP** — eventos de voo com horários explícitos |
+| TAT (turnaround) | **01h30** |
+| Base de inspeção | Apenas **SBMN** (somente níveis **Base** e **Orgânico**; **Parque desconsiderado**) |
+| Bases de operação | **10 bases da FAB** (derivar/confirmar a partir do CSV) |
+| Traslado (ferry) | **Permitido** e **consome horas de célula** |
+| Reset de horas | Inspeção **zera apenas aquela inspeção**; inspeções **não simultâneas** na mesma aeronave (podem ser sequenciais se requisitos cumpridos) |
+| Prioridade | Escala **1 a 5** |
+| Missões por dia | Uma cauda pode encadear **várias missões no mesmo dia** |
+| Horas iniciais (f_k) | Criar **campos editáveis**; permitir **default aleatório** |
+
+### Objetivo (lexicográfico)
+- **L1 — Primário:** maximizar Σ (prioridade × missões cumpridas).
+- **L2 — Secundário:** "entregar aeronave com menor LRT" *(ver Q3 — pendente de definição)*.
+- **Restrição dura derivada do 6.1:** **no máximo 1 aeronave em inspeção ao mesmo tempo** → modelada como restrição de recurso (C11), não como objetivo.
+
+---
+
+## 2. Formulação matemática proposta (validar antes de codar)
+
+### Conjuntos
+- `K` — aeronaves (caudas), |K| = 4.
+- `B` — bases (10). `B_insp ⊆ B = {SBMN}`.
+- `M` — missões candidatas. `M_obr ⊆ M` — obrigatórias *(Q2)*.
+- `T` — tipos de inspeção válidos *(Q1)*.
+
+### Parâmetros
+- `f⁰_{k,i}` — horas acumuladas iniciais da cauda `k` no relógio da inspeção `i` (editável / aleatório).
+- `LRT_i` — intervalo (horas de célula) da inspeção `i`.
+- `CAL_i` — limite calendárico (dias) da inspeção `i`.
+- `DT_i` — tempo indisponível (downtime) da inspeção `i`.
+- `h_m` — horas de voo da missão `m` (do CSV, por par O-D).
+- `o_m, d_m` — origem/destino de `m`.
+- `[e_m, l_m]` — janela de decolagem de `m`.
+- `p_m ∈ {1..5}` — prioridade de `m`.
+- `hferry_{b,b'}` — horas de traslado entre bases (do CSV/distância).
+- `home_k` — base inicial da cauda `k`.
+- `TAT = 1.5 h`.
+
+### Variáveis de decisão
+- `x_{k,m} ∈ {0,1}` — cauda `k` cumpre missão `m`.
+- `y` — arcos de sequenciamento na rede espaço-tempo (missão→missão, ferry, inspeção) por cauda.
+- `t_dep_{k,m}`, `t_arr_{k,m}` — tempos (contínuos).
+- `z_{k,i}` (+ início `s_{k,i}`) — cauda `k` executa inspeção `i`.
+- `F_{k,i}(·)` — estado de horas acumuladas no relógio `i` ao longo da rota (contínuo, zera na inspeção `i`).
+
+### Restrições
+- **C1 Cobertura:** Σ_k x_{k,m} ≤ 1 ∀m; **= 1** ∀m ∈ M_obr.
+- **C2 Continuidade (fluxo):** cada cauda forma um caminho único ordenado no tempo, iniciando em `home_k`; grau de entrada = grau de saída nos nós.
+- **C3 Continuidade espacial:** encadear `m→m'` exige `d_m = o_{m'}`, senão exige arco de **ferry**.
+- **C4 Continuidade temporal + TAT:** `t_dep(próx) ≥ t_arr(ant) + TAT` (+ tempo de ferry, se houver reposicionamento).
+- **C5 Janela:** `e_m ≤ t_dep_{k,m} ≤ l_m`.
+- **C6 Orçamento de horas com reset:** ao longo da rota, horas acumuladas no relógio `i` ≤ `LRT_i`; voo/ferry somam horas; inspeção `i` zera o relógio `i`.
+- **C7 Limite calendárico:** dias desde o último reset de `i` ≤ `CAL_i`.
+- **C8 Local de inspeção:** inspeção `i` só ocorre com a cauda em `B_insp` (SBMN); a cauda precisa rotear até lá.
+- **C9 Downtime:** durante `DT_i` a cauda fica indisponível; atividades seguintes começam após.
+- **C10 Não-simultaneidade na mesma cauda:** duas inspeções da mesma cauda não se sobrepõem (podem ser back-to-back).
+- **C11 Slot único de inspeção (recurso):** em qualquer instante, Σ_k [cauda em inspeção] ≤ 1.
+
+### Função objetivo (lexicográfica)
+1. **max** Σ_m p_m · (Σ_k x_{k,m})
+2. **então** otimizar L2 *(Q3)*.
+
+---
+
+## 3. Plano incremental de construção
+
+1. **Modelo base** — cobertura ponderada + orçamento de horas (C1–C6).
+2. **Inspeção com reset** em SBMN — C7–C11 + downtime/calendário.
+3. **Realismo militar** — prioridade hard (M_obr), voos de posicionamento, janelas.
+4. **Replanejamento + visualização** — re-otimização e dashboard.
+
+---
+
+## 4. Instruções para o Claude Code (executar na pasta `arara_oamrp/`)
+
+1. **Ler contexto:** abrir o arquivo de CONTEXTO/LOG e tudo em `docs/` para entender o estado atual.
+2. **Auditar e podar:** o ChatGPT inseriu **acréscimos desnecessários** — revisar e remover o que fugir do OAMRP compacto, mas antes pergunte. Confirmar que **não** há resquício de Set Partitioning + Column Generation.
+3. **Ler inspeções:** `relatorio_ciclo_inspecoes_c105_2805_2026-06-15` (JSON) → extrair, para cada inspeção válida *(Q1: seq 2,3,4,6,7,18,19,20,22,23)*, os campos `LRT_i` (horas), `CAL_i` (limite calendárico) e `DT_i` (tempo indisponível).
+4. **Ler voos:** `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv` → derivar as **10 bases**, as **horas de voo por par O-D** (`h_m`) e os tempos de **ferry**.
+5. **Horas iniciais:** criar campos editáveis para `f⁰_{k,i}`, com opção de **default aleatório**.
+6. **Validar a formulação** da Seção 2 com o Vitor antes de gerar PuLP. Construção **incremental**, confirmando cada etapa.
+
+---
+
+## 5. Pendências a resolver (perguntar ao Vitor no Claude Code)
+
+- **Q1 — Inspeções válidas:** confirmar a lista de seq **{2, 3, 4, 6, 7, 18, 19, 20, 22, 23}**.
+- **Q2 — Obrigatórias:** SAR/EVAM entram como **hard** (M_obr, cobertura = 1) ou apenas como prioridade 5? *(o dataset hoje só traz prioridade 1–5)*
+- **Q3 — Objetivo secundário "entregar aeronave com menor LRT":** definir o sentido exato. Duas leituras possíveis:
+  - **(a)** minimizar a **folga de horas ao fim do horizonte** (usar bem as horas disponíveis: não deixar cauda ociosa com muita célula sobrando que poderia ter voado);
+  - **(b)** **priorizar o emprego** das caudas mais próximas da inspeção primeiro (consumir antes quem está mais perto do limite).
+- **Q4 — Bases:** validar as 10 bases que o Claude Code propuser a partir do CSV.

LOG.md

@@ -26,3 +26,9 @@ Legenda de autores:
 | 2026-06-15 | 19:56 | VTO | Consolidou transicoes `ROTA` do registro de voo 2025 | `db/pre_process/registro_voo_2025/preprocess_planilha_2025.py`; `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv` | `ROTA` tratado como marcador de transicao; 1421 linhas originais viraram 1268 trechos consolidados; 135 trechos com `ROTA` foram convertidos para origem/destino reais. |
 | 2026-06-15 | 19:56 | VTO | Validou o registro de voo 2025 consolidado | `db/pre_process/registro_voo_2025/validacao_registro_voo_2025.md`; `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv` | Sem duplicidades, sem divergencias de duracao e sem sobreposicoes temporais; pendentes 1 registro sem OM, 1 trecho com pousos zero e 3 quebras de continuidade espacial. |
 | 2026-06-15 | 19:56 | VTO | Removeu registro isolado da aeronave 2806 | `db/pre_process/registro_voo_2025/preprocess_planilha_2025.py`; `db/processed/registro_voo_2025.csv`; `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv` | Linha original 793 excluida dos artefatos processados; registro final passou para 1420 linhas e consolidado para 1267 trechos; nao ha mais registro sem OM. |
+| 2026-06-15 | 19:56 | VTO | Criou modelo OAMRP v2 com dados reais de 2025 | `software/oamrp_v2.py`; `db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv`; `README.md`; `docs/about.md`; `docs/changelog.md` | Rodada inicial de janeiro/2025 resolvida como otima pelo CBC; prioridade uniforme 1; base de manutencao SBMN; 50 de 61 missoes cumpridas. |
+| 2026-06-15 | 21:00 | VTO | Criou modelo OAMRP v3 — Fase 1: rede espaço-tempo | `software/oamrp_v3.py`; `db/processed/resultado_oamrp_v3.csv` | Reescrita do zero com abstrações No/Arco e variável unificada y[k,arco]; C1–C6; TAT=1,5h; f0_{k,i} editável; top-10 bases por frequência; missões EVAM hard; 50/50 missões cobertas em jan/2025. |
+| 2026-06-15 | 22:00 | VTO | Calibrou inspeções válidas (Q1) e respondeu Q2–Q4 | `software/oamrp_v3.py` | Removidas seq 18 e 23 do catálogo; EVAM marcado como M_obr (cobertura=1); L2 definido como minimizar folga de horas ao fim do horizonte; 10 bases por frequência. |
+| 2026-06-15 | 22:30 | VTO | Implementou Fase 2: inspeções na rede espaço-tempo | `software/oamrp_v3.py` | Adicionados nós INSP_{k}_{seq} e arcos missao_insp/insp_missao; variáveis H_{k,i,nid} para rastreamento de horas com reset; C9 downtime; C11 slot único via disjuntivas. |
+| 2026-06-15 | 23:00 | VTO | Substituiu dados reais por missões sintéticas cross-base | `software/oamrp_v3.py`; `db/processed/resultado_oamrp_sintetico.csv` | Dados reais de jan/2025 eram todos SBMN→SBMN (voos locais), não exercitando roteamento; gerador sintético cria 50 missões cross-base entre 10 bases com distâncias reais (haversine) e velocidade C-105; flag --sintetico na CLI. |
+| 2026-06-15 | 23:30 | VTO | Implementou Fase 3: arcos de ferry (C3 relaxado) | `software/oamrp_v3.py` | Arcos inicio/missao_missao/missao_insp/insp_missao agora permitem bases diferentes com tempo de ferry (haversine/430 km/h); ferry consome horas de célula no relógio de inspeção (C6); relatório imprime segmentos de ferry na linha do tempo. |

README.md

@@ -182,3 +182,19 @@ db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv
 ```
 
 O consolidado trata `ROTA` como marcador de transicao, nao como localidade operacional, e remove a linha original 793 da aeronave 2806 dos artefatos processados.
+
+## Modelo OAMRP v2
+
+O arquivo `software/oamrp_v2.py` executa a primeira rodada do modelo com dados reais consolidados de 2025. Por padrao, ele usa janeiro/2025, as aeronaves `2800`, `2803`, `2809` e `2811`, e grava:
+
+```text
+db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv
+```
+
+Para executar:
+
+```powershell
+python software/oamrp_v2.py
+```
+
+A rodada inicial de janeiro/2025 foi resolvida como otima pelo CBC, com 50 de 61 missoes cumpridas.

db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv

@@ -0,0 +1,62 @@
+status,aeronave_modelo,ordem,id,om,orig,dest,partida_utc,chegada_utc,dur_h,prioridade,periodo,aeronave_real_2025,linhas_origem
+cumprida,2800,1,RV2025_OM1_E1_L4_C4,1,SBMN,SBMY,2025-01-02T11:55:00Z,2025-01-02T13:05:00Z,1.17,1,NOTURNO,2809,4
+cumprida,2800,2,RV2025_OM1_E2_L5_C5,1,SBMY,SBMN,2025-01-02T14:30:00Z,2025-01-02T15:35:00Z,1.08,1,NOTURNO,2809,5
+cumprida,2800,3,RV2025_OM6_E1_L12_C12,6,SBMN,SBBV,2025-01-06T19:30:00Z,2025-01-06T21:25:00Z,1.92,1,DIURNO,2811,12
+cumprida,2800,4,RV2025_OM6_E2_L14_C14,6,SBBV,SBMN,2025-01-07T11:20:00Z,2025-01-07T13:20:00Z,2.00,1,DIURNO,2811,14
+cumprida,2800,5,RV2025_OM8_E1_L17_C17,8,SBMN,SBPV,2025-01-08T10:35:00Z,2025-01-08T12:35:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,17
+cumprida,2800,6,RV2025_OM8_E2_L18_C18,8,SBPV,SBMN,2025-01-08T14:00:00Z,2025-01-08T16:00:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,18
+cumprida,2800,7,RV2025_OM10_E1_L19_C19,10,SBMN,SBMN,2025-01-08T22:30:00Z,2025-01-08T23:15:00Z,0.75,1,NOTURNO,2803,19
+cumprida,2800,8,RV2025_OM11_E1_L23_C23,11,SBMN,SWKO,2025-01-10T12:10:00Z,2025-01-10T13:15:00Z,1.08,1,DIURNO,2803,23
+cumprida,2800,9,RV2025_OM11_E2_L24_C24,11,SWKO,SBMN,2025-01-10T14:25:00Z,2025-01-10T15:25:00Z,1.00,1,DIURNO,2803,24
+cumprida,2800,10,RV2025_OM13_E1_L30_C30,13,SBMN,SWKO,2025-01-12T12:20:00Z,2025-01-12T13:10:00Z,0.83,1,DIURNO,2809,30
+cumprida,2800,11,RV2025_OM13_E2_L31_C31,13,SWKO,SBMN,2025-01-12T14:40:00Z,2025-01-12T15:25:00Z,0.75,1,DIURNO,2809,31
+cumprida,2800,12,RV2025_OM14_E1_L32_C32,14,SBMN,SBBE,2025-01-12T16:55:00Z,2025-01-12T20:25:00Z,3.50,1,DIURNO,2809,32
+cumprida,2800,13,RV2025_OM14_E2_L33_C37,14,SBBE,SBMN,2025-01-12T22:45:00Z,2025-01-13T02:05:00Z,3.33,1,NOTURNO,2809,33;37
+cumprida,2800,14,RV2025_OM16_E1_L38_C38,16,SBMN,SBTT,2025-01-15T12:00:00Z,2025-01-15T15:05:00Z,3.08,1,DIURNO,2803,38
+cumprida,2800,15,RV2025_OM16_E2_L39_C39,16,SBTT,SBMN,2025-01-15T17:35:00Z,2025-01-15T20:35:00Z,3.00,1,DIURNO,2803,39
+cumprida,2800,16,RV2025_OM17_E3_L42_C45,17,SBMN,SBMN,2025-01-15T22:50:00Z,2025-01-15T23:50:00Z,1.00,1,NOTURNO,2809,42;43;44;45
+cumprida,2800,17,RV2025_OM18_E1_L46_C46,18,SBMN,SBSN,2025-01-21T12:05:00Z,2025-01-21T13:40:00Z,1.58,1,DIURNO,2800,46
+cumprida,2800,18,RV2025_OM18_E2_L47_C47,18,SBSN,SBTS,2025-01-21T14:45:00Z,2025-01-21T16:15:00Z,1.50,1,DIURNO,2800,47
+cumprida,2800,19,RV2025_OM18_E3_L48_C48,18,SBTS,SBMN,2025-01-21T18:40:00Z,2025-01-21T20:40:00Z,2.00,1,DIURNO,2800,48
+cumprida,2800,20,RV2025_OM19_E1_L49_C49,19,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T16:00:00Z,1.08,1,DIURNO,2800,49
+cumprida,2800,21,RV2025_OM21_E2_L54_C54,21,SBMN,SBMN,2025-01-22T20:50:00Z,2025-01-22T21:25:00Z,0.58,1,DIURNO,2809,54
+cumprida,2800,22,RV2025_OM23_E1_L57_C57,23,SBMN,SBCZ,2025-01-24T12:10:00Z,2025-01-24T15:55:00Z,3.75,1,DIURNO,2800,57
+cumprida,2800,23,RV2025_OM23_E2_L58_C58,23,SBCZ,SBMN,2025-01-24T17:05:00Z,2025-01-24T20:55:00Z,3.83,1,DIURNO,2800,58
+cumprida,2800,24,RV2025_OM25_E1_L64_C64,25,SBMN,SBMN,2025-01-28T13:25:00Z,2025-01-28T14:30:00Z,1.08,1,DIURNO,2809,64
+cumprida,2800,25,RV2025_OM26_E1_L65_C70,26,SBMN,SBMN,2025-01-28T23:10:00Z,2025-01-29T00:50:00Z,1.67,1,NOTURNO,2809,65;66;67;70
+cumprida,2800,26,RV2025_OM28_E1_L71_C71,28,SBMN,SBMN,2025-01-29T18:15:00Z,2025-01-29T19:25:00Z,1.17,1,DIURNO,2809,71
+cumprida,2803,1,RV2025_OM2_E3_L6_C6,2,SBMN,SBMY,2025-01-02T17:00:00Z,2025-01-02T18:05:00Z,1.08,1,NOTURNO,2809,6
+cumprida,2803,2,RV2025_OM2_E4_L7_C7,2,SBMY,SBMN,2025-01-02T20:00:00Z,2025-01-02T21:10:00Z,1.17,1,NOTURNO,2809,7
+cumprida,2803,3,RV2025_OM5_E1_L11_C11,5,SBMN,SBPV,2025-01-06T19:10:00Z,2025-01-06T21:20:00Z,2.17,1,DIURNO,2803,11
+cumprida,2803,4,RV2025_OM5_E2_L13_C13,5,SBPV,SBMN,2025-01-07T14:15:00Z,2025-01-07T16:15:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,13
+cumprida,2803,5,RV2025_OM9_E1_L20_C20,9,SBMN,SBBE,2025-01-09T12:30:00Z,2025-01-09T15:55:00Z,3.42,1,DIURNO,2803,20
+cumprida,2803,6,RV2025_OM9_E2_L21_C21,9,SBBE,SBSN,2025-01-09T18:10:00Z,2025-01-09T20:00:00Z,1.83,1,DIURNO,2803,21
+cumprida,2803,7,RV2025_OM15_E2_L35_C35,15,SBSN,SBTS,2025-01-12T14:25:00Z,2025-01-12T16:00:00Z,1.58,1,DIURNO,2803,35
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+cumprida,2803,9,RV2025_OM20_E1_L51_C51,20,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T16:00:00Z,1.08,1,DIURNO,2803,51
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+cumprida,2800,1,RV2025_OM1_E2_L5_C5,1,SBMN,SBMN,2025-01-02T14:30:00Z,2025-01-02T15:35:00Z,1.08,1,NOTURNO,2809,5
+cumprida,2800,2,RV2025_OM5_E2_L13_C13,5,SBMN,SBMN,2025-01-07T14:15:00Z,2025-01-07T16:15:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,13
+cumprida,2803,1,RV2025_OM7_E1_L15_C15,7,SBMN,SBMN,2025-01-07T10:40:00Z,2025-01-07T12:30:00Z,1.83,1,DIURNO,2809,15
+cumprida,2803,2,RV2025_OM8_E1_L17_C17,8,SBMN,SBMN,2025-01-08T10:35:00Z,2025-01-08T12:35:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,17
+cumprida,2803,3,RV2025_OM12_E4_L28_C29,12,SBMN,SBMN,2025-01-11T21:05:00Z,2025-01-12T00:00:00Z,2.92,1,DIURNO;NOTURNO,2809,28;29
+cumprida,2803,4,RV2025_OM15_E1_L34_C34,15,SBMN,SBMN,2025-01-12T11:50:00Z,2025-01-12T13:30:00Z,1.67,1,DIURNO,2803,34
+cumprida,2809,1,RV2025_OM1_E1_L4_C4,1,SBMN,SBMN,2025-01-02T11:55:00Z,2025-01-02T13:05:00Z,1.17,1,NOTURNO,2809,4
+cumprida,2811,1,RV2025_OM3_E1_L8_C8,3,SBMN,SBMN,2025-01-03T14:45:00Z,2025-01-03T16:10:00Z,1.42,1,DIURNO,2809,8
+cumprida,2811,2,RV2025_OM4_E2_L10_C10,4,SBMN,SBMN,2025-01-06T15:40:00Z,2025-01-06T16:45:00Z,1.08,1,DIURNO,2803,10
+cumprida,2811,3,RV2025_OM9_E1_L20_C20,9,SBMN,SBMN,2025-01-09T12:30:00Z,2025-01-09T15:55:00Z,3.42,1,DIURNO,2803,20
+cumprida,2811,4,RV2025_OM9_E3_L22_C22,9,SBMN,SBMN,2025-01-09T20:40:00Z,2025-01-09T22:15:00Z,1.58,1,DIURNO,2803,22
+cumprida,2811,5,RV2025_OM14_E1_L32_C32,14,SBMN,SBMN,2025-01-12T16:55:00Z,2025-01-12T20:25:00Z,3.50,1,DIURNO,2809,32
+cumprida,2811,6,RV2025_OM17_E1_L40_C40,17,SBMN,SBMN,2025-01-15T13:30:00Z,2025-01-15T14:25:00Z,0.92,1,DIURNO,2809,40
+cumprida,2811,7,RV2025_OM17_E3_L42_C45,17,SBMN,SBMN,2025-01-15T22:50:00Z,2025-01-15T23:50:00Z,1.00,1,NOTURNO,2809,42;43;44;45
+nao_cumprida,,,RV2025_OM2_E3_L6_C6,2,SBMN,SBMN,2025-01-02T17:00:00Z,2025-01-02T18:05:00Z,1.08,1,NOTURNO,2809,6
+nao_cumprida,,,RV2025_OM2_E4_L7_C7,2,SBMN,SBMN,2025-01-02T20:00:00Z,2025-01-02T21:10:00Z,1.17,1,NOTURNO,2809,7
+nao_cumprida,,,RV2025_OM5_E1_L11_C11,5,SBMN,SBMN,2025-01-06T19:10:00Z,2025-01-06T21:20:00Z,2.17,1,DIURNO,2803,11
+nao_cumprida,,,RV2025_OM6_E1_L12_C12,6,SBMN,SBMN,2025-01-06T19:30:00Z,2025-01-06T21:25:00Z,1.92,1,DIURNO,2811,12
+nao_cumprida,,,RV2025_OM6_E2_L14_C14,6,SBMN,SBMN,2025-01-07T11:20:00Z,2025-01-07T13:20:00Z,2.00,1,DIURNO,2811,14
+nao_cumprida,,,RV2025_OM7_E2_L16_C16,7,SBMN,SBMN,2025-01-07T14:00:00Z,2025-01-07T15:45:00Z,1.75,1,DIURNO,2809,16
+nao_cumprida,,,RV2025_OM8_E2_L18_C18,8,SBMN,SBMN,2025-01-08T14:00:00Z,2025-01-08T16:00:00Z,2.00,1,DIURNO,2803,18
+nao_cumprida,,,RV2025_OM10_E1_L19_C19,10,SBMN,SBMN,2025-01-08T22:30:00Z,2025-01-08T23:15:00Z,0.75,1,NOTURNO,2803,19
+nao_cumprida,,,RV2025_OM9_E2_L21_C21,9,SBMN,SBMN,2025-01-09T18:10:00Z,2025-01-09T20:00:00Z,1.83,1,DIURNO,2803,21
+nao_cumprida,,,RV2025_OM11_E1_L23_C23,11,SBMN,SBMN,2025-01-10T12:10:00Z,2025-01-10T13:15:00Z,1.08,1,DIURNO,2803,23
+nao_cumprida,,,RV2025_OM11_E2_L24_C24,11,SBMN,SBMN,2025-01-10T14:25:00Z,2025-01-10T15:25:00Z,1.00,1,DIURNO,2803,24
+nao_cumprida,,,RV2025_OM13_E1_L30_C30,13,SBMN,SBMN,2025-01-12T12:20:00Z,2025-01-12T13:10:00Z,0.83,1,DIURNO,2809,30
+nao_cumprida,,,RV2025_OM15_E2_L35_C35,15,SBMN,SBMN,2025-01-12T14:25:00Z,2025-01-12T16:00:00Z,1.58,1,DIURNO,2803,35
+nao_cumprida,,,RV2025_OM13_E2_L31_C31,13,SBMN,SBMN,2025-01-12T14:40:00Z,2025-01-12T15:25:00Z,0.75,1,DIURNO,2809,31
+nao_cumprida,,,RV2025_OM15_E3_L36_C36,15,SBMN,SBMN,2025-01-12T18:30:00Z,2025-01-12T20:35:00Z,2.08,1,DIURNO,2803,36
+nao_cumprida,,,RV2025_OM14_E2_L33_C37,14,SBMN,SBMN,2025-01-12T22:45:00Z,2025-01-13T02:05:00Z,3.33,1,NOTURNO,2809,33;37
+nao_cumprida,,,RV2025_OM16_E1_L38_C38,16,SBMN,SBMN,2025-01-15T12:00:00Z,2025-01-15T15:05:00Z,3.08,1,DIURNO,2803,38
+nao_cumprida,,,RV2025_OM17_E2_L41_C41,17,SBMN,SBMN,2025-01-15T14:45:00Z,2025-01-15T15:40:00Z,0.92,1,DIURNO,2809,41
+nao_cumprida,,,RV2025_OM16_E2_L39_C39,16,SBMN,SBMN,2025-01-15T17:35:00Z,2025-01-15T20:35:00Z,3.00,1,DIURNO,2803,39
+nao_cumprida,,,RV2025_OM18_E1_L46_C46,18,SBMN,SBMN,2025-01-21T12:05:00Z,2025-01-21T13:40:00Z,1.58,1,DIURNO,2800,46
+nao_cumprida,,,RV2025_OM18_E2_L47_C47,18,SBMN,SBMN,2025-01-21T14:45:00Z,2025-01-21T16:15:00Z,1.50,1,DIURNO,2800,47
+nao_cumprida,,,RV2025_OM18_E3_L48_C48,18,SBMN,SBMN,2025-01-21T18:40:00Z,2025-01-21T20:40:00Z,2.00,1,DIURNO,2800,48
+nao_cumprida,,,RV2025_OM19_E1_L49_C49,19,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T16:00:00Z,1.08,1,DIURNO,2800,49
+nao_cumprida,,,RV2025_OM20_E1_L51_C51,20,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T16:00:00Z,1.08,1,DIURNO,2803,51
+nao_cumprida,,,RV2025_OM21_E1_L53_C53,21,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T16:00:00Z,1.08,1,DIURNO,2809,53
+nao_cumprida,,,RV2025_OM22_E1_L55_C55,22,SBMN,SBMN,2025-01-22T14:55:00Z,2025-01-22T15:55:00Z,1.00,1,DIURNO,2811,55
+nao_cumprida,,,RV2025_OM19_E2_L50_C50,19,SBMN,SBMN,2025-01-22T20:50:00Z,2025-01-22T21:25:00Z,0.58,1,DIURNO,2800,50
+nao_cumprida,,,RV2025_OM20_E2_L52_C52,20,SBMN,SBMN,2025-01-22T20:50:00Z,2025-01-22T21:25:00Z,0.58,1,DIURNO,2803,52
+nao_cumprida,,,RV2025_OM21_E2_L54_C54,21,SBMN,SBMN,2025-01-22T20:50:00Z,2025-01-22T21:25:00Z,0.58,1,DIURNO,2809,54
+nao_cumprida,,,RV2025_OM22_E2_L56_C56,22,SBMN,SBMN,2025-01-22T20:50:00Z,2025-01-22T21:25:00Z,0.58,1,DIURNO,2811,56
+nao_cumprida,,,RV2025_OM27_E1_L68_C68,27,SBMN,SBMN,2025-01-28T12:05:00Z,2025-01-28T13:05:00Z,1.00,1,DIURNO,2803,68
+nao_cumprida,,,RV2025_OM25_E1_L64_C64,25,SBMN,SBMN,2025-01-28T13:25:00Z,2025-01-28T14:30:00Z,1.08,1,DIURNO,2809,64
+nao_cumprida,,,RV2025_OM27_E2_L69_C69,27,SBMN,SBMN,2025-01-28T14:35:00Z,2025-01-28T15:30:00Z,0.92,1,DIURNO,2803,69
+nao_cumprida,,,RV2025_OM26_E1_L65_C70,26,SBMN,SBMN,2025-01-28T23:10:00Z,2025-01-29T00:50:00Z,1.67,1,NOTURNO,2809,65;66;67;70
+nao_cumprida,,,RV2025_OM28_E1_L71_C71,28,SBMN,SBMN,2025-01-29T18:15:00Z,2025-01-29T19:25:00Z,1.17,1,DIURNO,2809,71
+nao_cumprida,,,RV2025_OM29_E1_L72_C72,29,SBMN,SBMN,2025-01-29T22:50:00Z,2025-01-30T00:00:00Z,1.17,1,NOTURNO,2809,72

docs/about.md

@@ -172,3 +172,30 @@ O relatorio de validacao esta em:
 ```text
 db/pre_process/registro_voo_2025/validacao_registro_voo_2025.md
 ```
+
+## Modelo OAMRP v2
+
+O arquivo `software/oamrp_v2.py` e a primeira versao do modelo usando o registro de voo 2025 consolidado.
+
+Entradas principais:
+
+- `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv`;
+- janela padrao de `2025-01-01` ate `2025-02-01` exclusivo;
+- aeronaves reais `2800`, `2803`, `2809` e `2811`;
+- base inicial provisoria `SBMN`;
+- base de manutencao `SBMN`;
+- prioridade uniforme: todas as missoes recebem peso 1.
+
+Saida principal:
+
+```text
+db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv
+```
+
+Resultado da primeira execucao:
+
+- status do solver: `Optimal`;
+- missoes cumpridas: 50/61;
+- prioridade obtida: 50/61.
+
+Limitacao atual: o limite de horas foi deixado alto para validar primeiro a continuidade espacial/temporal. A calibracao com dados reais de manutencao ainda deve ser feita em etapa posterior.

docs/changelog.md

@@ -86,3 +86,52 @@ Formato:
 ### Observacoes
 
 - A remocao foi aplicada no script de pre-processamento para manter reprodutibilidade.
+
+## v0.6 - VTO - 2026-06
+
+### Adicionado
+
+- Gerador de missões sintéticas cross-base (`gerar_missoes_sinteticas()`): 50 missões entre 10 bases com durações calculadas via haversine ÷ velocidade C-105 (430 km/h); flag `--sintetico`, `--n-missoes`, `--n-evam` na CLI.
+- Fase 3: arcos de ferry em `construir_rede()` — arcos `inicio`, `missao_missao`, `missao_insp` e `insp_missao` agora permitem bases distintas com tempo de ferry calculado automaticamente.
+- Ferry consome horas de célula no relógio de inspeção (C6: `carga = v.carga_h + a.horas_ferry`).
+- Relatório imprime segmentos `[FERRY base1->base2 Xh]` na linha do tempo de cada aeronave.
+- Resultado `db/processed/resultado_oamrp_sintetico.csv` para 50 missões sintéticas.
+
+### Alterado
+
+- Dicionário `BASES_COORDS` com coordenadas (lat, lon) das 10 bases operacionais do C-105.
+
+## v0.5 - VTO - 2026-06
+
+### Adicionado
+
+- Modelo `software/oamrp_v3.py` — reescrita do zero com rede espaço-tempo (No/Arco) e variável unificada `y[k,arco]`.
+- Fase 1 (C1–C6): fluxo de conservação, cobertura de missões, restrição de voo ativo, orçamento de horas por inspeção.
+- Fase 2 (C7–C11): nós e arcos de inspeção na rede; variáveis `H[k,i,nid]` para relógio de horas com reset; C9 downtime; C11 slot único via variáveis disjuntivas `oo`.
+- Documento `HANDOFF_arara_oamrp.md` com formulação matemática, decisões de calibração (Q1–Q5) e plano de build incremental.
+- Resultado `db/processed/resultado_oamrp_v3.csv` para janeiro/2025.
+
+### Alterado
+
+- TAT corrigido para 1,5h (era 1,0h em v2).
+- Top-10 bases por frequência no registro de voo 2025 (Q4).
+- Missões EVAM marcadas como obrigatórias (Q2).
+- Objetivo L2 definido como maximizar horas voadas (= minimizar folga ao fim do horizonte mensal) (Q3).
+
+### Corrigido
+
+- Bug de escopo de arco: arcos de início/fim agora carregam `aeronave_id` e só entram na variável `y` do aircraft correto.
+- Bug `NameError tat_h` em C9b: substituído pela constante global `TAT_H`.
+- Bug `AttributeError` em `escrever_resultado`: filtro por `n.tipo == "missao"` antes de acessar `n.missao`.
+
+## v0.4 - VTO - 2026-06
+
+### Adicionado
+
+- Modelo `software/oamrp_v2.py` para rodar o OAMRP com o registro de voo 2025 consolidado.
+- Resultado inicial `db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv`.
+
+### Observacoes
+
+- Rodada padrao usa janeiro/2025, aeronaves reais `2800`, `2803`, `2809` e `2811`, base inicial provisoria `SBMN`, base de manutencao `SBMN` e prioridade uniforme 1.
+- Primeira execucao retornou solucao otima com 50 de 61 missoes cumpridas.

software/oamrp_v2.py

@@ -0,0 +1,375 @@
+"""
+============================================================================
+ AIRCRAFT ROUTING - ESQUADRAO ARARA - V2
+============================================================================
+ Primeira versao do modelo OAMRP usando dados reais pre-processados do
+ registro de voo 2025.
+
+ Diferencas em relacao ao v1:
+   - le o CSV consolidado gerado a partir da Planilha 2025;
+   - filtra uma janela de datas, com janeiro/2025 como padrao;
+   - usa aeronaves reais observadas no registro: 2800, 2803, 2809 e 2811;
+   - gera um CSV de resultado em db/processed/.
+
+ Esta versao ainda e uma rodada exploratoria. Todas as missoes recebem
+ prioridade 1 e a base de manutencao considerada e SBMN.
+============================================================================
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import csv
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+import pulp
+
+
+BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1]
+CSV_REGISTRO_PADRAO = BASE_DIR / "db" / "processed" / "registro_voo_2025_consolidado.csv"
+CSV_RESULTADO_PADRAO = BASE_DIR / "db" / "processed" / "resultado_oamrp_jan_2025.csv"
+
+DATA_INICIO_PADRAO = "2025-01-01"
+DATA_FIM_PADRAO = "2025-02-01"  # exclusivo
+
+BASE_MANUTENCAO = "SBMN"
+BASE_INICIAL = BASE_MANUTENCAO
+TURNAROUND_MIN_H = 1.0
+LIMITE_HORAS_F = 300.0
+PRIORIDADE_PADRAO = 1
+
+AERONAVES = [
+    # id    base inicial  horas acumuladas desde ultima inspecao
+    ("2800", BASE_INICIAL, 0.0),
+    ("2803", BASE_INICIAL, 0.0),
+    ("2809", BASE_INICIAL, 0.0),
+    ("2811", BASE_INICIAL, 0.0),
+]
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class Missao:
+    id: str
+    orig: str
+    dest: str
+    partida_utc: datetime
+    chegada_utc: datetime
+    prioridade: int
+    periodo: str
+    linhas_origem: str
+    aeronave_real: str
+    om: str
+
+    @property
+    def dur_h(self) -> float:
+        return (self.chegada_utc - self.partida_utc).total_seconds() / 3600
+
+
+def parse_utc(valor: str) -> datetime:
+    texto = str(valor).strip()
+    if texto.endswith("Z"):
+        texto = texto[:-1] + "+00:00"
+    dt = datetime.fromisoformat(texto)
+    if dt.tzinfo is None:
+        dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
+    return dt.astimezone(timezone.utc)
+
+
+def parse_data_inicio(valor: str) -> datetime:
+    return datetime.fromisoformat(valor).replace(tzinfo=timezone.utc)
+
+
+def carregar_missoes(caminho: Path, inicio: datetime, fim: datetime) -> list[Missao]:
+    missoes: list[Missao] = []
+    with caminho.open(newline="", encoding="utf-8-sig") as arquivo:
+        leitor = csv.DictReader(arquivo)
+        for linha in leitor:
+            partida = parse_utc(linha["partida_utc"])
+            chegada = parse_utc(linha["chegada_utc"])
+            if not (inicio <= partida < fim):
+                continue
+            if chegada <= partida:
+                raise ValueError(f"Missao {linha['id_registro']}: chegada antes da partida")
+            missoes.append(
+                Missao(
+                    id=linha["id_registro"],
+                    orig=linha["localidade_dep"],
+                    dest=linha["localidade_arr"],
+                    partida_utc=partida,
+                    chegada_utc=chegada,
+                    prioridade=PRIORIDADE_PADRAO,
+                    periodo=linha.get("periodo", ""),
+                    linhas_origem=linha.get("linhas_origem", ""),
+                    aeronave_real=linha.get("aeronave", ""),
+                    om=linha.get("om", ""),
+                )
+            )
+    return sorted(missoes, key=lambda m: (m.partida_utc, m.id))
+
+
+def horas_relativas(missoes: list[Missao]) -> tuple[dict[str, dict[str, object]], datetime]:
+    horizonte_inicio = min(m.partida_utc for m in missoes)
+    dados = {}
+    for missao in missoes:
+        dados[missao.id] = {
+            "orig": missao.orig,
+            "dest": missao.dest,
+            "part": (missao.partida_utc - horizonte_inicio).total_seconds() / 3600,
+            "cheg": (missao.chegada_utc - horizonte_inicio).total_seconds() / 3600,
+            "prio": missao.prioridade,
+            "dur": missao.dur_h,
+            "obj": missao,
+        }
+    return dados, horizonte_inicio
+
+
+def resolver(missoes: list[Missao]) -> dict[str, object]:
+    if not missoes:
+        raise ValueError("Nenhuma missao encontrada na janela informada")
+
+    miss, horizonte_inicio = horas_relativas(missoes)
+    acft = {a[0]: {"base": a[1], "f": a[2]} for a in AERONAVES}
+    ids = list(miss.keys())
+    ks = list(acft.keys())
+
+    conex = [
+        (i, j)
+        for i in ids
+        for j in ids
+        if i != j
+        and miss[i]["dest"] == miss[j]["orig"]
+        and miss[j]["part"] >= miss[i]["cheg"] + TURNAROUND_MIN_H
+    ]
+
+    def pode_iniciar(k: str, i: str) -> bool:
+        return miss[i]["orig"] == acft[k]["base"]
+
+    mdl = pulp.LpProblem("ARARA_OAMRP_v2", pulp.LpMaximize)
+
+    x = {(k, i): pulp.LpVariable(f"x_{k}_{i}", cat="Binary") for k in ks for i in ids}
+    s = {
+        (k, i): pulp.LpVariable(f"s_{k}_{i}", cat="Binary")
+        for k in ks
+        for i in ids
+        if pode_iniciar(k, i)
+    }
+    c = {
+        (k, i, j): pulp.LpVariable(f"c_{k}_{i}_{j}", cat="Binary")
+        for k in ks
+        for (i, j) in conex
+    }
+    z = {i: pulp.LpVariable(f"z_{i}", cat="Binary") for i in ids}
+
+    mdl += pulp.lpSum(miss[i]["prio"] * z[i] for i in ids), "missoes_cumpridas_ponderadas"
+
+    for i in ids:
+        mdl += z[i] == pulp.lpSum(x[(k, i)] for k in ks), f"def_z_{i}"
+
+    for k in ks:
+        for i in ids:
+            entradas = pulp.lpSum(c[(k, jj, i)] for (jj, ii) in conex if ii == i)
+            inicio = s[(k, i)] if (k, i) in s else 0
+            mdl += inicio + entradas == x[(k, i)], f"in_{k}_{i}"
+
+    for k in ks:
+        for i in ids:
+            saidas = pulp.lpSum(c[(k, i, jj)] for (ii, jj) in conex if ii == i)
+            mdl += saidas <= x[(k, i)], f"out_{k}_{i}"
+
+    for k in ks:
+        inicios = [s[(k, i)] for i in ids if (k, i) in s]
+        if inicios:
+            mdl += pulp.lpSum(inicios) <= 1, f"start_{k}"
+
+    for k in ks:
+        mdl += (
+            pulp.lpSum(miss[i]["dur"] * x[(k, i)] for i in ids)
+            <= LIMITE_HORAS_F - acft[k]["f"]
+        ), f"horas_{k}"
+
+    solver = pulp.PULP_CBC_CMD(msg=False)
+    mdl.solve(solver)
+    prio_otima = int(round(pulp.value(mdl.objective) or 0))
+
+    # Criterio secundario: entre solucoes com a mesma prioridade, minimiza horas
+    # totais atribuidas. Neste v2 isso evita voos extras irrelevantes se houver
+    # empate em prioridade.
+    mdl += pulp.lpSum(miss[i]["prio"] * z[i] for i in ids) == prio_otima, "fixa_prioridade"
+    mdl.sense = pulp.LpMinimize
+    mdl.setObjective(pulp.lpSum(miss[i]["dur"] * x[(k, i)] for k in ks for i in ids))
+    mdl.solve(solver)
+
+    return {
+        "modelo": mdl,
+        "miss": miss,
+        "acft": acft,
+        "ids": ids,
+        "ks": ks,
+        "conex": conex,
+        "x": x,
+        "s": s,
+        "c": c,
+        "z": z,
+        "horizonte_inicio": horizonte_inicio,
+        "prioridade_otima": prio_otima,
+    }
+
+
+def rota_da_aeronave(sol: dict[str, object], k: str) -> list[str]:
+    ids = sol["ids"]
+    conex = sol["conex"]
+    s = sol["s"]
+    c = sol["c"]
+    inicio = [
+        i
+        for i in ids
+        if (k, i) in s and s[(k, i)].value() is not None and s[(k, i)].value() > 0.5
+    ]
+    if not inicio:
+        return []
+
+    seq = [inicio[0]]
+    while True:
+        atual = seq[-1]
+        prox = [
+            j
+            for (ii, j) in conex
+            if ii == atual and c[(k, atual, j)].value() is not None and c[(k, atual, j)].value() > 0.5
+        ]
+        if not prox:
+            break
+        seq.append(prox[0])
+    return seq
+
+
+def escrever_resultado(sol: dict[str, object], caminho: Path) -> None:
+    caminho.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    miss = sol["miss"]
+    z = sol["z"]
+    linhas = []
+    for k in sol["ks"]:
+        for ordem, mid in enumerate(rota_da_aeronave(sol, k), start=1):
+            obj = miss[mid]["obj"]
+            linhas.append(
+                {
+                    "aeronave_modelo": k,
+                    "ordem": ordem,
+                    "id": mid,
+                    "om": obj.om,
+                    "orig": obj.orig,
+                    "dest": obj.dest,
+                    "partida_utc": obj.partida_utc.isoformat().replace("+00:00", "Z"),
+                    "chegada_utc": obj.chegada_utc.isoformat().replace("+00:00", "Z"),
+                    "dur_h": f"{obj.dur_h:.2f}",
+                    "prioridade": obj.prioridade,
+                    "periodo": obj.periodo,
+                    "aeronave_real_2025": obj.aeronave_real,
+                    "linhas_origem": obj.linhas_origem,
+                    "status": "cumprida",
+                }
+            )
+
+    for mid in sol["ids"]:
+        if not z[mid].value() or z[mid].value() <= 0.5:
+            obj = miss[mid]["obj"]
+            linhas.append(
+                {
+                    "aeronave_modelo": "",
+                    "ordem": "",
+                    "id": mid,
+                    "om": obj.om,
+                    "orig": obj.orig,
+                    "dest": obj.dest,
+                    "partida_utc": obj.partida_utc.isoformat().replace("+00:00", "Z"),
+                    "chegada_utc": obj.chegada_utc.isoformat().replace("+00:00", "Z"),
+                    "dur_h": f"{obj.dur_h:.2f}",
+                    "prioridade": obj.prioridade,
+                    "periodo": obj.periodo,
+                    "aeronave_real_2025": obj.aeronave_real,
+                    "linhas_origem": obj.linhas_origem,
+                    "status": "nao_cumprida",
+                }
+            )
+
+    colunas = [
+        "status",
+        "aeronave_modelo",
+        "ordem",
+        "id",
+        "om",
+        "orig",
+        "dest",
+        "partida_utc",
+        "chegada_utc",
+        "dur_h",
+        "prioridade",
+        "periodo",
+        "aeronave_real_2025",
+        "linhas_origem",
+    ]
+    with caminho.open("w", newline="", encoding="utf-8-sig") as arquivo:
+        escritor = csv.DictWriter(arquivo, fieldnames=colunas)
+        escritor.writeheader()
+        escritor.writerows(linhas)
+
+
+def imprimir_relatorio(sol: dict[str, object], resultado_csv: Path) -> None:
+    miss = sol["miss"]
+    z = sol["z"]
+    ids = sol["ids"]
+    cobertas = [i for i in ids if z[i].value() is not None and z[i].value() > 0.5]
+    prioridade_total = sum(int(miss[i]["prio"]) for i in ids)
+    prioridade_obtida = sum(int(miss[i]["prio"]) for i in cobertas)
+
+    print("=" * 72)
+    print(" OAMRP V2 - Registro de voo 2025 consolidado")
+    print("=" * 72)
+    print(f" Status solver: {pulp.LpStatus[sol['modelo'].status]}")
+    print(f" Horizonte inicia em UTC: {sol['horizonte_inicio'].isoformat().replace('+00:00', 'Z')}")
+    print(f" Missoes cumpridas: {len(cobertas)}/{len(ids)}")
+    print(f" Prioridade obtida: {prioridade_obtida}/{prioridade_total}")
+    print(f" Resultado CSV: {resultado_csv}")
+
+    for k in sol["ks"]:
+        seq = rota_da_aeronave(sol, k)
+        horas = sum(float(miss[i]["dur"]) for i in seq)
+        print(f"\n Aeronave {k}: {len(seq)} missoes | {horas:.1f}h")
+        for mid in seq[:12]:
+            obj = miss[mid]["obj"]
+            print(
+                f"   {obj.partida_utc:%d/%m %H:%M}Z "
+                f"{obj.orig}->{obj.dest} OM {obj.om} ({mid})"
+            )
+        if len(seq) > 12:
+            print(f"   ... mais {len(seq) - 12} missoes")
+
+    nao_cumpridas = [i for i in ids if i not in cobertas]
+    if nao_cumpridas:
+        print("\n Missoes nao cumpridas (primeiras 20):")
+        for mid in nao_cumpridas[:20]:
+            obj = miss[mid]["obj"]
+            print(f"   {obj.partida_utc:%d/%m %H:%M}Z {obj.orig}->{obj.dest} OM {obj.om} ({mid})")
+        if len(nao_cumpridas) > 20:
+            print(f"   ... mais {len(nao_cumpridas) - 20} missoes")
+
+
+def main() -> None:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Resolve OAMRP v2 com registro de voo real.")
+    parser.add_argument("--csv", type=Path, default=CSV_REGISTRO_PADRAO)
+    parser.add_argument("--inicio", default=DATA_INICIO_PADRAO)
+    parser.add_argument("--fim", default=DATA_FIM_PADRAO)
+    parser.add_argument("--resultado", type=Path, default=CSV_RESULTADO_PADRAO)
+    args = parser.parse_args()
+
+    inicio = parse_data_inicio(args.inicio)
+    fim = parse_data_inicio(args.fim)
+    missoes = carregar_missoes(args.csv, inicio, fim)
+    sol = resolver(missoes)
+    escrever_resultado(sol, args.resultado)
+    imprimir_relatorio(sol, args.resultado)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()