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3 Commits
a34ed6b340
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main
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fe2ba12e49 | ||
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b368201d5d | ||
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e71a0f2518 |
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README.md
135
README.md
@@ -45,7 +45,7 @@ arara_oarmp/
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Usamos tags curtas para identificar quem fez cada alteração relevante:
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- `VTO`: Vitor Cesa.
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- `VTO`: Vitor Cesa ([@vitorcesavc](https://git.ppgao.ita.br/vitorcesavc)).
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- `GNR`: Generoso.
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- `JOM`: João Marcos.
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@@ -144,70 +144,107 @@ git push
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- Preferir nomes de arquivo descritivos, com tipo do documento, aeronave, matrícula e data quando possível.
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- Registrar no `LOG.md` qualquer decisão que afete os dados.
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## Estado atual
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## Estado atual (v0.10)
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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.
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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.
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Última rodada validada (2026-06-16): 50/50 missões sintéticas cumpridas, solver CBC Optimal, 4 EVAMs operacionais.
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**Última rodada validada (2026-06-16, commit `a34ed6b`):**
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- 20/20 missões sintéticas cobertas, solver CBC Optimal em < 15 s
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- Cenário com INSP 2A (4 dias em solo) visível no Gantt da matrícula 2803
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- Set Partitioning: toda missão coberta por exatamente 1 aeronave
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Arquivos principais do modelo:
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### Formulação de cobertura
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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).
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> **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`.
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### Arquivos principais
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```text
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software/oamrp_v3.py — modelo MIP principal
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software/oamrp_v3.py — modelo MIP principal (Fases 1–3 + Set Partitioning)
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software/gerar_ofrag.py — gerador da tabela OFRAG
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software/visualizar_resultado.py — mapa Folium interativo
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software/visualizar_resultado.py — Gantt + mapa + tabela interativa
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db/processed/ofrag.csv — ordens de missão com prioridades 1–5
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db/processed/resultado_oamrp_sintetico.csv — resultado da última rodada
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db/processed/mapa_rotas.html — mapa interativo de rotas
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db/processed/f0_cenario_insp_grande.json — f0 calibrado para forçar INSP 2A em 2803
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db/processed/resultado_oamrp_v3.csv — resultado da última rodada
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db/processed/planejamento_insp_grande.html — Gantt com inspeção de 4 dias visível
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```
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Para rodar:
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### Como rodar
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Cenário padrão (inspeção grande visível no Gantt):
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```powershell
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python software/oamrp_v3.py --sintetico --seed 42 --aleatorio --ofrag db/processed/ofrag.csv
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python software/visualizar_resultado.py
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python software/oamrp_v3.py --sintetico --seed 42 --f0 db/processed/f0_cenario_insp_grande.json --time-limit 60
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python software/visualizar_resultado.py --resultado db/processed/resultado_oamrp_v3.csv --saida db/processed/planejamento_insp_grande.html
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```
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Pré-processamentos disponíveis:
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Parâmetros relevantes do modelo:
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| Parâmetro | Padrão | Descrição |
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| `--sintetico` | — | Usa missões sintéticas cross-base em vez do CSV real |
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| `--n-missoes` | 20 | Número de missões sintéticas |
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| `--seed` | 42 | Semente aleatória (reprodutibilidade) |
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| `--f0` | — | JSON com horas acumuladas iniciais por aeronave/inspeção |
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| `--time-limit` | 300 | Limite de tempo do solver CBC (segundos) |
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| `--aleatorio` | — | Sorteia f0 aleatório entre 10%–90% de F_max |
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## Histórico dos modelos
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### v1 — Protótipo inicial (`software/oamrp_v1.py`)
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Primeiro protótipo do modelo MIP em PuLP. Estrutura simples de atribuição aeronave-missão sem rede espaço-tempo, sem inspeções e sem ferry. Serviu para validar a configuração do ambiente e a integração com o solver CBC.
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- **Formulação:** atribuição direta, variáveis binárias por (aeronave, missão)
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- **Restrições:** cobertura básica e continuidade de base
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- **Sem:** janelas de tempo, inspeções, ferry, prioridades
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- **Status:** protótipo histórico, não usar em produção
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### v2 — Dados reais de 2025 (`software/oamrp_v2.py`)
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Primeira rodada com dados reais do registro de voo de janeiro/2025, pré-processados a partir da planilha original. Introduziu janelas de tempo (decolagem e chegada do CSV), TAT entre missões e prioridade uniforme.
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- **Dados de entrada:** `db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv` (1 267 trechos, 1 420 linhas originais)
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- **Resultado:** 50 de 61 missões cumpridas em janeiro/2025 (`db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv`)
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- **Limitação identificada:** os dados reais de jan/2025 eram predominantemente voos locais SBMN→SBMN, não exercitando roteamento cross-base nem inspeções
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```powershell
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python software/oamrp_v2.py
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```
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### v3 — Rede espaço-tempo completa (`software/oamrp_v3.py`) ← **modelo ativo**
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Reescrita completa baseada em Al-Thani, Ben Ahmed & Haouari (2016). Introduziu a formulação por rede espaço-tempo com nós No e arcos Arco, inspeções com relógio de horas acumuladas e reset, arcos de ferry entre bases e missões sintéticas cross-base para validação de roteamento.
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**Fases implementadas:**
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| Fase | Restrições | Descrição |
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| 1 | C1–C6 | Rede espaço-tempo, cobertura (Set Partitioning), conservação de fluxo, TAT |
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| 2 | C7–C11 | Nós de inspeção, relógio H[k,i,n] com reset, downtime, slot único |
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| 3 | Ferry | Arcos de ferry entre quaisquer bases (haversine ÷ 430 km/h), consome horas de célula |
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**Nomenclatura alinhada com Al-Thani (2016):**
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- `F_max` — batente fixo (intervalo máximo legal entre manutenções, ex: 300 h)
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- `f0` — horas acumuladas no início do horizonte (estado inicial da aeronave)
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- `LRT = F_max − f0` — tempo legal restante (decresce com o voo)
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- `H[k, seq, nid]` — acumulado em tempo real, rastreado na rede (equivale a u_j do artigo)
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**Missões sintéticas:** como os dados reais de 2025 não exercitavam roteamento, o modelo usa um gerador sintético cross-base (`--sintetico`) com distâncias reais (haversine) e velocidade de cruzeiro do C-105 (430 km/h).
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**Pré-processamentos disponíveis:**
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```text
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db/raw/relatorio_ciclo_inspecoes_c105_2805_2026-06-15.pdf — ciclo de inspeções C-105/2805
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db/processed/registro_voo_2025.csv — registro de voo 2025 limpo (1 420 trechos)
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db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv — consolidado para roteamento
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## Atualizacao - registro de voo 2025
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A `Planilha 2025.xlsx` foi pre-processada a partir de `db/raw/` sem alterar o arquivo original.
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Arquivos gerados:
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```text
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db/pre_process/registro_voo_2025/preprocess_planilha_2025.py
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db/pre_process/registro_voo_2025/registro_voo_2025_limpo.csv
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db/pre_process/registro_voo_2025/registro_voo_2025_limpo.xlsx
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db/pre_process/registro_voo_2025/registro_voo_2025_consolidado.csv
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db/pre_process/registro_voo_2025/missoes_oamrp_2025.csv
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db/pre_process/registro_voo_2025/missoes_oamrp_2025_consolidado.csv
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db/pre_process/registro_voo_2025/resumo_registro_voo_2025.json
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db/pre_process/registro_voo_2025/validacao_registro_voo_2025.md
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db/processed/registro_voo_2025.csv
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db/processed/registro_voo_2025_consolidado.csv
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O consolidado trata `ROTA` como marcador de transicao, nao como localidade operacional, e remove a linha original 793 da aeronave 2806 dos artefatos processados.
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## Modelo OAMRP v2
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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:
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```text
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db/processed/resultado_oamrp_jan_2025.csv
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```
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Para executar:
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```powershell
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python software/oamrp_v2.py
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```
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A rodada inicial de janeiro/2025 foi resolvida como otima pelo CBC, com 50 de 61 missoes cumpridas.
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@@ -2,11 +2,11 @@
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## Colaboradores
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| Tag | Nome | Papel inicial |
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| `VTO` | Vitor Cesa | Organização do repositório, estrutura inicial, pré-processamento e documentação |
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| `GNR` | Generoso | Colaborador |
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| `JOM` | João Marcos | Colaborador e origem inicial do relatório de inspeções |
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| Tag | Nome | Gitea | Papel inicial |
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| `VTO` | Vitor Cesa | [@vitorcesavc](https://git.ppgao.ita.br/vitorcesavc) | Organização do repositório, estrutura inicial, pré-processamento e documentação |
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| `GNR` | Generoso | — | Colaborador |
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| `JOM` | João Marcos | — | Colaborador e origem inicial do relatório de inspeções |
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## Instituição e contexto
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Reference in New Issue
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