import logging
from typing import Dict, Any

class SimulationNeuron:
    """
    Neurone de simulation - Exécute des simulations pour tester des hypothèses.
    """

    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger("simulation_neuron")

    async def initialize(self):
        self.logger.info("🎲 Initialisation du neurone de simulation...")
        return True

    async def run_simulation(self, hypothesis: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Exécute une simulation pour tester une hypothèse.
        """
        # Logique de simulation (simplifiée)
        # Dans une version future, on utilisera des modèles de simulation complexes
        if "investissement" in hypothesis.lower():
            return await self._run_investment_simulation(hypothesis, context)
        else:
            return await self._run_general_simulation(hypothesis, context)

    async def _run_investment_simulation(self, hypothesis: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        # Simulation d'investissement (exemple simplifié)
        initial_investment = 1000
        years = 5
        rate = 0.05

        final_value = initial_investment * (1 + rate) ** years

        return {
            'hypothesis': hypothesis,
            'result': f"Après {years} ans, l'investissement de {initial_investment} vaudra {final_value:.2f} avec un taux de {rate:.2%}.",
            'parameters': {
                'initial_investment': initial_investment,
                'years': years,
                'rate': rate
            }
        }

    async def _run_general_simulation(self, hypothesis: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        # Simulation générale (exemple simplifié)
        return {
            'hypothesis': hypothesis,
            'result': "La simulation a été exécutée. Résultat: l'hypothèse est plausible.",
            'parameters': {}
        }