File size: 16,750 Bytes
bd19734 bf8f393 bd19734 bf8f393 bd19734 bf8f393 bd19734 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 | import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import sys
import tempfile
import time
from datetime import datetime
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from app.utils.data_loader import load_artifacts
from app.simulation.core.traffic_generator import TrafficGenerator
from app.simulation.core.processor import ApplicationProcessor
from app.simulation.controllers.pid import PIDController
from app.simulation.visualization.plots import (
plot_queue_dynamics,
plot_specialist_load,
plot_inflow,
plot_parameters_history,
plot_detailed_decisions
)
# ============================================================================
# БЛОК АНИМАЦИИ: Импорт функций для визуализации
# ============================================================================
from app.simulation.visualization.animation import create_simulation_video
# ============================================================================
def minutes_to_time(minutes, start_time="00:00"):
"""Преобразует минуты от старта в строку времени ЧЧ:ММ"""
start_hour, start_min = map(int, start_time.split(':'))
total_minutes = start_hour * 60 + start_min + minutes
hour = (total_minutes // 60) % 24
minute = total_minutes % 60
return f"{hour:02d}:{minute:02d}"
def main():
st.title("📊 Симуляция работы системы")
# Загрузка артефактов
PROJECT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
MODELS_PATH = os.path.join(PROJECT_PATH, 'models/best/train_150/')
PREPROCESSOR_PATH = os.path.join(PROJECT_PATH, 'preprocessors/')
TEST_DATA_PATH = os.path.join(PROJECT_PATH, 'datasets/cs-test.csv')
preprocessor, scaler, models = load_artifacts(MODELS_PATH, PREPROCESSOR_PATH)
available_models = [name for name in models.keys() if name != 'Logistic Regression']
# В сайдбаре добавляем выбор
st.sidebar.subheader("🤖 Выбор модели")
second_model_name = st.sidebar.selectbox(
"Вторая модель для эскалации",
available_models,
index=0
)
# Параметры симуляции
st.sidebar.header("⚙️ Параметры")
# ============================================================================
# БЛОК АНИМАЦИИ: Ограничение количества специалистов до 400 для таблицы 20x20
# ============================================================================
specialists_count = st.sidebar.slider("Количество специалистов (модели)", 10, 400, 100, 10)
# ============================================================================
business_specialists_count = st.sidebar.slider("Количество экспертов (бизнес-правила)", 1, 100, 50, 1)
business_time = st.sidebar.slider("Время обработки бизнес правил(мин)", 5, 30, 15, 5)
base_time = st.sidebar.slider("Базовое время обработки (мин)", 2, 15, 5)
target_load = st.sidebar.slider(
"Целевая загрузка специалистов", 0.5, 1.0, 0.8, 0.05,
help="0.8 = 80% - оставляем запас на пики")
st.sidebar.subheader("🎯 Порог одобрения")
fixed_threshold = st.sidebar.slider(
"Порог (фиксированный)",
0.3, 0.7, 0.5, 0.05,
help="Порог одобрения - стратегический параметр, не меняется PID"
)
st.sidebar.subheader("🎯 Начальные отступы (%)")
lr_low_pct = st.sidebar.slider("LR нижний отступ (% от порога)", 0, 100, 20, 5,
help="% от расстояния между 0 и порогом")
lr_high_pct = st.sidebar.slider("LR верхний отступ (% от 1-порога)", 0, 100, 20, 5,
help="% от расстояния между порогом и 1")
second_low_pct = st.sidebar.slider("Вторая модель нижний (%)", 0, 100, 20, 5)
second_high_pct = st.sidebar.slider("Вторая модель верхний (%)", 0, 100, 20, 5)
# Преобразуем проценты в абсолютные значения
init_lr_low = fixed_threshold * lr_low_pct / 100
init_lr_high = (1 - fixed_threshold) * lr_high_pct / 100
init_second_low = fixed_threshold * second_low_pct / 100
init_second_high = (1 - fixed_threshold) * second_high_pct / 100
# Параметры PID
st.sidebar.subheader("🎛️ PID регулятор")
use_pid = st.sidebar.checkbox("Включить PID", value=True)
if use_pid:
kp = st.sidebar.slider("P (пропорциональный)", 0.0, 1.0, 0.33)
ki = st.sidebar.slider("I (интегральный)", 0.0, 1.0, 0.03)
kd = st.sidebar.slider("D (дифференциальный)", 0.0, 1.0, 0.22)
w_load = st.sidebar.slider("Вес загрузки", 0.0, 1.0, 0.3)
# Кнопка запуска
if st.button("🎬 Запустить симуляцию 24 часа"):
with st.spinner(f"Загрузка данных и симуляция..."):
# 1. Загружаем тестовый датасет
test_df = pd.read_csv(TEST_DATA_PATH)
if 'SeriousDlqin2yrs' in test_df.columns:
test_df = test_df.drop(columns=['SeriousDlqin2yrs'])
test_pool = test_df.to_dict('records')
# 2. Генерируем распределение заявок по минутам
current_time = datetime.now()
start_hour = current_time.hour
start_minute = current_time.minute
gen = TrafficGenerator(total_applications=len(test_pool))
minute_counts = gen.generate_minute_counts(start_hour=start_hour, start_minute=start_minute)
# Сохраняем для графиков
st.session_state.start_time = f"{start_hour:02d}:{start_minute:02d}"
st.session_state.minute_counts = minute_counts
# 3. Создаём процессор
processor = ApplicationProcessor(
lr_model=models['Logistic Regression'],
second_model=models[second_model_name],
second_model_name=second_model_name,
specialists_count=specialists_count,
business_specialists_count=business_specialists_count,
base_processing_time=base_time,
business_processing_time=business_time
)
# 4. Создаём PID если нужно
if use_pid:
pid = PIDController(
init_threshold=fixed_threshold,
kp_load=kp, ki_load=ki, kd_load=kd,
load_weight=w_load,
init_lr_low=init_lr_low,
init_lr_high=init_lr_high,
init_second_low=init_second_low,
init_second_high=init_second_high,
target_load=target_load
)
else:
pid = None
# 5. Симуляция по минутам
pool_copy = test_pool.copy()
idx = 0
progress_bar = st.progress(0)
n_steps = len(minute_counts)
# ============================================================================
# БЛОК АНИМАЦИИ: Сбор данных для кадров
# ============================================================================
animation_frames = [] # список для хранения кадров анимации
# ============================================================================
for step, n_apps in enumerate(minute_counts):
# Берём заявки из пула
batch = pool_copy[idx:idx + n_apps]
idx += n_apps
# Получаем текущие параметры
if pid:
margins = pid.get_margins()
lr_margins = [margins['lr_low'], margins['lr_high']]
second_margins = [margins['second_low'], margins['second_high']]
threshold = fixed_threshold
else:
lr_margins = [0.35]
second_margins = [0.4]
threshold = fixed_threshold
# Обрабатываем батч
result = processor.process_batch(
batch, preprocessor, scaler,
threshold=threshold,
lr_margins=lr_margins,
second_margins=second_margins,
current_time=step
)
# Обновляем PID
if pid:
load = result['specialists_busy'] / specialists_count
pid.update(load)
# ============================================================================
# БЛОК АНИМАЦИИ: Сохраняем кадр каждые 10 минут (чтобы не было 1440 кадров)
# ============================================================================
# --- Внутри цикла симуляции в simulation.py ---
# Записываем КАЖДУЮ минуту для плавности
if step % 1 == 0 or step == n_steps - 1:
specialist_states = processor.specialists.copy()
frame_data = {
'time': step,
'step': step, # Добавь это поле для совместимости с кодом видео
'time_str': minutes_to_time(step, st.session_state.start_time),
'inflow': n_apps,
'inflow_history': st.session_state.minute_counts[:step + 1],
'load_history': [v / specialists_count for v in processor.stats['specialist_busy'][:step + 1]],
'queue': result['queue_size'],
'business_queue': result.get('business_queue_size', 0),
'load': load if pid else 0,
'specialist_states': specialist_states,
'cumulative': {
'total_processed': processor.stats['total_processed'],
'auto_approved': processor.stats['auto_approved'],
'auto_declined': processor.stats['auto_declined'],
'manual_processed': processor.stats['manual_processed'],
'business_manual_processed': processor.stats.get('business_manual_processed', 0)
}
}
animation_frames.append(frame_data)
# ============================================================================
# Обновляем прогресс
progress_bar.progress((step + 1) / n_steps)
# 6. Сохраняем результаты
st.session_state.processor = processor
st.session_state.pid_history = pid.get_history() if pid else None
st.session_state.simulation_done = True
st.session_state.batch_stats = processor.batch_stats
# ============================================================================
# БЛОК АНИМАЦИИ: Сохраняем кадры в session_state
# ============================================================================
st.session_state.animation_frames = animation_frames
# ============================================================================
# Отображение результатов
if st.session_state.get('simulation_done', False):
st.success("✅ Симуляция завершена!")
stats = st.session_state.processor.stats
# Быстрая статистика
col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
col1.metric("Всего заявок", stats['total_processed'])
col2.metric("Одобрено авто", stats['auto_approved'])
col3.metric("Отказ авто", stats['auto_declined'])
col4.metric("Ручной разбор", stats['manual_processed'])
manual_rate = stats['manual_sent'] / stats['total_processed'] * 100 if stats['total_processed'] > 0 else 0
col5.metric("Ручной разбор %", f"{manual_rate:.1f}%")
# Графики - ТОЛЬКО ВЫЗОВЫ ФУНКЦИЙ ИЗ plots.py
st.subheader("📈 Графики")
# Очереди
st.pyplot(plot_queue_dynamics(
queue_history=stats['queue_history'],
business_queue_history=stats.get('business_queue_history'),
start_time=st.session_state.get('start_time', '00:00')
))
plt.close()
# Загрузка специалистов
st.pyplot(plot_specialist_load(
specialist_busy_history=stats['specialist_busy'],
specialists_count=specialists_count,
start_time=st.session_state.get('start_time', '00:00')
))
plt.close()
st.pyplot(plot_inflow(
minute_counts=st.session_state.minute_counts,
start_time=st.session_state.get('start_time', '00:00')
))
plt.close()
# Детальный анализ решений
st.pyplot(plot_detailed_decisions(
batch_stats=st.session_state.batch_stats,
second_model_name=second_model_name,
start_time=st.session_state.get('start_time', '00:00')
))
plt.close()
# Параметры PID
st.pyplot(plot_parameters_history(
pid_history=st.session_state.pid_history,
second_model_name=second_model_name,
start_time=st.session_state.get('start_time', '00:00')
))
plt.close()
# ============================================================================
# БЛОК ГЕНЕРАЦИИ ВИДЕО
# ============================================================================
if st.session_state.get('animation_frames'):
st.divider()
st.subheader("🎥 Настройки видео-отчета")
col_v1, col_v2 = st.columns(2)
with col_v1:
# Слайдер для шага кадров (среза)
v_step = st.slider("Шаг кадров (1 = каждая минута)", 1, 30, 10,
help="Чем меньше шаг, тем плавнее видео, но дольше рендеринг")
with col_v2:
# Слайдер для FPS
v_fps = st.slider("Скорость видео (FPS)", 10, 60, 24,
help="Количество кадров в секунду")
if st.button("🎬 Сгенерировать видео", type="primary", use_container_width=True):
with st.spinner("Рендеринг видео..."):
from app.simulation.visualization.animation import create_simulation_video
# Используем выбранные в слайдерах параметры
video_path = create_simulation_video(
st.session_state.animation_frames[::v_step],
specialists_count,
second_model_name,
fps=v_fps # Передаем FPS в функцию
)
st.video(video_path)
st.success("✅ Видео готово! Вы можете его скачать или перематывать.")
st.write("")
col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])
with col2:
if st.button("🏠 На главную", use_container_width=True):
st.switch_page("main.py")
if __name__ == "__main__":
main() |