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()