Sadmin
5794cb74a9
1. Рекомендации не предписывают перекрывать водоёмы/ж/д — оператор ПРОВЕРЯЕТ их (правки в rules_analysis, scoring_service ×2 копии, water.py + доки). 2. Геокодирование: район нужен (дубли улиц между районами) — подсказка формата «пункт, район, адрес» и текст ошибки. 198 passed.
425 lines
16 KiB
Python
425 lines
16 KiB
Python
"""
|
|
Сервис оценки и ранжирования зон поиска на основе взвешенных факторов.
|
|
Реализация согласно §8 и §9 контекста ВЕКТОР.
|
|
"""
|
|
|
|
from typing import Dict, List, Optional
|
|
from copy import deepcopy
|
|
|
|
|
|
class WeightedScorer:
|
|
"""
|
|
Система взвешенной оценки зон поиска с учетом множественных факторов.
|
|
Базовые веса из §9 контекста.
|
|
"""
|
|
|
|
# Базовые веса факторов из §9 (сумма = 1.0)
|
|
BASE_WEIGHTS = {
|
|
'forest': 0.25,
|
|
'water': 0.20,
|
|
'roads': 0.18,
|
|
'settlement': 0.15,
|
|
'historical': 0.12,
|
|
'direction': 0.07,
|
|
'shelter': 0.03
|
|
}
|
|
|
|
# Возрастные модификаторы
|
|
AGE_MODIFIERS = {
|
|
'0-4': {
|
|
'forest': 0.6,
|
|
'water': 2.5,
|
|
'roads': 1.3,
|
|
'settlement': 1.8,
|
|
'shelter': 1.5,
|
|
'distance_mult': 0.3
|
|
},
|
|
'5-7': {
|
|
'forest': 0.8,
|
|
'water': 2.2,
|
|
'roads': 1.4,
|
|
'settlement': 1.6,
|
|
'shelter': 1.4,
|
|
'distance_mult': 0.5
|
|
},
|
|
'8-11': {
|
|
'forest': 1.1,
|
|
'water': 1.8,
|
|
'roads': 1.2,
|
|
'settlement': 1.3,
|
|
'shelter': 1.2,
|
|
'distance_mult': 0.8
|
|
},
|
|
'12-14': {
|
|
'forest': 1.3,
|
|
'water': 1.4,
|
|
'roads': 1.1,
|
|
'settlement': 1.0,
|
|
'shelter': 1.0,
|
|
'distance_mult': 1.2
|
|
},
|
|
'15-17': {
|
|
'forest': 1.4,
|
|
'water': 1.2,
|
|
'roads': 1.3,
|
|
'settlement': 0.9,
|
|
'shelter': 0.9,
|
|
'distance_mult': 1.5
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
# Сезонные модификаторы
|
|
SEASON_MODIFIERS = {
|
|
'зима': {
|
|
'forest': 0.8,
|
|
'water': 0.6,
|
|
'roads': 1.3,
|
|
'settlement': 1.5,
|
|
'shelter': 2.0,
|
|
'distance_mult': 0.7
|
|
},
|
|
'весна': {
|
|
'forest': 1.1,
|
|
'water': 1.8,
|
|
'roads': 1.0,
|
|
'settlement': 1.0,
|
|
'shelter': 1.2,
|
|
'distance_mult': 1.0
|
|
},
|
|
'лето': {
|
|
'forest': 1.2,
|
|
'water': 1.3,
|
|
'roads': 0.9,
|
|
'settlement': 0.8,
|
|
'shelter': 0.8,
|
|
'distance_mult': 1.3
|
|
},
|
|
'осень': {
|
|
'forest': 1.3,
|
|
'water': 1.1,
|
|
'roads': 1.0,
|
|
'settlement': 1.1,
|
|
'shelter': 1.1,
|
|
'distance_mult': 1.0
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
# Поведенческие профили — ТОЧНЫЕ коэффициенты из §8 контекста
|
|
BEHAVIORAL_PROFILES = {
|
|
'РАС': {
|
|
'water': 3.0,
|
|
'railway': 2.5,
|
|
'shelter': 2.0,
|
|
'settlement': 0.4,
|
|
'distance_mult': 2.0,
|
|
'critical_warning': 'НЕ использовать громкоговоритель с именем ребёнка! Немедленно проверить ВСЕ водоёмы и ж/д пути.'
|
|
},
|
|
'эпилепсия': {
|
|
'water': 3.5,
|
|
'shelter': 2.5,
|
|
'distance_mult': 0.6,
|
|
'critical_warning': 'Медицинский приоритет — возможна потеря сознания. Радиус поиска МЕНЬШЕ среднего.'
|
|
},
|
|
'СДВГ': {
|
|
'roads': 1.6,
|
|
'distance_mult': 1.4,
|
|
'note': 'Импульсивное движение, меняет направление. Откликается, но может не идти целенаправленно.'
|
|
},
|
|
'ЗПР': {
|
|
'settlement': 0.7,
|
|
'shelter': 1.5,
|
|
'distance_mult': 0.8,
|
|
'note': 'Не ориентируется в пространстве'
|
|
},
|
|
'велосипед': {
|
|
'distance_mult': 5.0,
|
|
'roads': 1.8,
|
|
'forest': 0.8,
|
|
'critical_warning': 'Немедленно расширить зону до 10-15 км! Приоритет: дороги и велодорожки. Запросить данные дорожных камер.'
|
|
},
|
|
'самокат': {
|
|
'distance_mult': 3.0,
|
|
'roads': 1.6,
|
|
'forest': 0.9
|
|
},
|
|
'намеренный_уход': {
|
|
'forest': 0.2,
|
|
'roads': 2.5,
|
|
'settlement': 3.0,
|
|
'note': 'Не прочёсывание леса, а розыск. Транспортные узлы, камеры, соцсети, друзья.'
|
|
},
|
|
'не_умеет_плавать': {
|
|
'water': 3.0,
|
|
'critical_warning': 'Не умеет плавать — медицинский приоритет: обследовать ближайшие водоёмы НЕМЕДЛЕННО (глубина у берега критична уже в первые минуты).'
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
def __init__(self):
|
|
"""Инициализация скорера с базовыми весами."""
|
|
self.weights = deepcopy(self.BASE_WEIGHTS)
|
|
self.distance_multiplier = 1.0
|
|
self.active_profiles = []
|
|
self.critical_warnings = []
|
|
|
|
def _get_age_group(self, age: int) -> str:
|
|
"""Определяет возрастную группу."""
|
|
if age <= 4:
|
|
return '0-4'
|
|
elif age <= 7:
|
|
return '5-7'
|
|
elif age <= 11:
|
|
return '8-11'
|
|
elif age <= 14:
|
|
return '12-14'
|
|
elif age <= 17:
|
|
return '15-17'
|
|
else:
|
|
return '18-64'
|
|
|
|
def apply_age_modifiers(self, age: int):
|
|
"""Применяет возрастные модификаторы к весам."""
|
|
age_group = self._get_age_group(age)
|
|
modifiers = self.AGE_MODIFIERS.get(age_group, {})
|
|
|
|
for factor, modifier in modifiers.items():
|
|
if factor == 'distance_mult':
|
|
self.distance_multiplier *= modifier
|
|
elif factor in self.weights:
|
|
self.weights[factor] *= modifier
|
|
|
|
def apply_season_modifiers(self, season: str):
|
|
"""Применяет сезонные модификаторы к весам."""
|
|
season_lower = season.lower() if season else 'лето'
|
|
modifiers = self.SEASON_MODIFIERS.get(season_lower, {})
|
|
|
|
for factor, modifier in modifiers.items():
|
|
if factor == 'distance_mult':
|
|
self.distance_multiplier *= modifier
|
|
elif factor in self.weights:
|
|
self.weights[factor] *= modifier
|
|
|
|
def apply_profile(self, profile_list: List[str]):
|
|
"""
|
|
Применяет поведенческие профили к весам.
|
|
Точные коэффициенты из §8 контекста.
|
|
|
|
Args:
|
|
profile_list: Список профилей (РАС, эпилепсия, СДВГ, велосипед и т.д.)
|
|
"""
|
|
if not profile_list:
|
|
return
|
|
|
|
for profile_name in profile_list:
|
|
profile = self.BEHAVIORAL_PROFILES.get(profile_name)
|
|
if not profile:
|
|
continue
|
|
|
|
self.active_profiles.append(profile_name)
|
|
|
|
# Сохранить критические предупреждения
|
|
if 'critical_warning' in profile:
|
|
self.critical_warnings.append({
|
|
'profile': profile_name,
|
|
'warning': profile['critical_warning']
|
|
})
|
|
|
|
for factor, modifier in profile.items():
|
|
if factor in ['critical_warning', 'note']:
|
|
continue
|
|
elif factor == 'distance_mult':
|
|
self.distance_multiplier *= modifier
|
|
elif factor in self.weights:
|
|
self.weights[factor] *= modifier
|
|
elif factor == 'railway':
|
|
# Ж/д пути — добавляем как отдельный фактор для РАС
|
|
if 'railway' not in self.weights:
|
|
self.weights['railway'] = 0.05
|
|
self.weights['railway'] *= modifier
|
|
|
|
def _normalize_weights(self):
|
|
"""Нормализует веса так, чтобы их сумма была 1.0."""
|
|
# Фильтруем None значения
|
|
valid_weights = {k: v for k, v in self.weights.items() if v is not None}
|
|
total = sum(valid_weights.values())
|
|
|
|
if total > 0:
|
|
for key in self.weights:
|
|
if self.weights[key] is not None:
|
|
self.weights[key] /= total
|
|
else:
|
|
self.weights[key] = 0.0
|
|
|
|
def score_zone(self, zone: Dict, case: Dict, max_distance_km: float = 2.0) -> float:
|
|
"""
|
|
Оценивает зону поиска на основе её характеристик и данных случая.
|
|
|
|
Args:
|
|
zone: Словарь с характеристиками зоны
|
|
case: Данные случая (age, season, profiles и т.д.)
|
|
|
|
Returns:
|
|
float: Оценка зоны (0-100)
|
|
"""
|
|
# Сбрасываем веса к базовым
|
|
self.weights = deepcopy(self.BASE_WEIGHTS)
|
|
self.distance_multiplier = 1.0
|
|
self.active_profiles = []
|
|
self.critical_warnings = []
|
|
|
|
# Применяем модификаторы
|
|
if 'age' in case and case['age']:
|
|
self.apply_age_modifiers(case['age'])
|
|
|
|
if 'season' in case and case['season']:
|
|
self.apply_season_modifiers(case['season'])
|
|
|
|
if 'profiles' in case and case['profiles']:
|
|
self.apply_profile(case['profiles'])
|
|
|
|
# Нормализуем веса
|
|
self._normalize_weights()
|
|
|
|
# Вычисляем оценку
|
|
score = 0.0
|
|
|
|
# Лес
|
|
forest_score = zone.get('forest_pct', 0.5)
|
|
score += self.weights['forest'] * forest_score
|
|
|
|
# Вода (чем ближе, тем важнее)
|
|
water_dist = zone.get('water_distance_km', 5.0)
|
|
water_score = max(0, 1.0 - (water_dist / 10.0)) if water_dist is not None else 0.5
|
|
score += self.weights['water'] * water_score
|
|
|
|
# Дороги
|
|
road_density = zone.get('road_density', 0.5)
|
|
road_score = min(1.0, road_density / 2.0) if road_density is not None else 0.5
|
|
score += self.weights['roads'] * road_score
|
|
|
|
# Населенные пункты
|
|
settlement_dist = zone.get('settlement_distance_km', 10.0)
|
|
settlement_score = max(0, 1.0 - (settlement_dist / 20.0)) if settlement_dist is not None else 0.5
|
|
score += self.weights['settlement'] * settlement_score
|
|
|
|
# Историческая частота
|
|
historical_score = zone.get('historical_freq', 0.5)
|
|
score += self.weights['historical'] * historical_score
|
|
|
|
# Совпадение направления
|
|
direction_score = zone.get('direction_match', 0.5)
|
|
score += self.weights['direction'] * direction_score
|
|
|
|
# Укрытия
|
|
shelter_score = zone.get('shelter_pct', 0.3)
|
|
score += self.weights['shelter'] * shelter_score
|
|
|
|
# Ж/д пути (для РАС)
|
|
if 'railway' in self.weights:
|
|
railway_dist = zone.get('railway_distance_km', 10.0)
|
|
railway_score = max(0, 1.0 - (railway_dist / 5.0))
|
|
score += self.weights['railway'] * railway_score
|
|
|
|
# Применяем множитель расстояния
|
|
zone_distance = zone.get('distance_km', 1.0)
|
|
expected_distance = max_distance_km * self.distance_multiplier
|
|
distance_factor = 1.0 - abs(zone_distance - expected_distance) / (expected_distance * 2)
|
|
distance_factor = max(0.3, min(1.0, distance_factor))
|
|
|
|
score *= distance_factor
|
|
|
|
# Психотип: множитель полосы дистанции (§6 контекста) — порт
|
|
# фронтендовой getPsychotypeModifiers. Таблицу формирует бэкенд
|
|
# (psychotype_service.get_psychotype_modifiers) и прокидывает через
|
|
# case['psychotype_modifiers']. Без психотипа — множитель 1.0.
|
|
mods = case.get('psychotype_modifiers')
|
|
if mods:
|
|
zdist = zone.get('distance_km', 1.0)
|
|
if zdist < 0.5:
|
|
band = mods.get('zone_0_500', 1.0)
|
|
elif zdist < 1.5:
|
|
band = mods.get('zone_500_1500', 1.0)
|
|
elif zdist < 2.5:
|
|
band = mods.get('zone_1500_2500', 1.0)
|
|
else:
|
|
band = mods.get('zone_2500plus', 1.0)
|
|
score *= band
|
|
|
|
# Конвертируем в шкалу 0-100
|
|
return round(score * 100, 2)
|
|
|
|
def rank_zones(self, zones: List[Dict], case: Dict, max_distance_km: float = 2.0) -> List[Dict]:
|
|
"""
|
|
Ранжирует зоны по приоритету на основе оценок.
|
|
|
|
Args:
|
|
zones: Список зон с характеристиками
|
|
case: Данные случая
|
|
|
|
Returns:
|
|
List[Dict]: Отсортированный список зон с оценками и приоритетами
|
|
"""
|
|
scored_zones = []
|
|
for zone in zones:
|
|
zone_copy = deepcopy(zone)
|
|
zone_copy['score'] = self.score_zone(zone, case, max_distance_km=max_distance_km)
|
|
scored_zones.append(zone_copy)
|
|
|
|
scored_zones.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
|
|
|
|
for i, zone in enumerate(scored_zones):
|
|
zone['priority'] = i + 1
|
|
|
|
return scored_zones
|
|
|
|
def get_active_profiles_info(self) -> List[Dict]:
|
|
"""Возвращает информацию об активных профилях с предупреждениями."""
|
|
profiles_info = []
|
|
|
|
for profile_name in self.active_profiles:
|
|
profile = self.BEHAVIORAL_PROFILES.get(profile_name, {})
|
|
info = {
|
|
'name': profile_name,
|
|
'modifiers': {k: v for k, v in profile.items() if k not in ['critical_warning', 'note']},
|
|
}
|
|
|
|
if 'critical_warning' in profile:
|
|
info['critical_warning'] = profile['critical_warning']
|
|
if 'note' in profile:
|
|
info['note'] = profile['note']
|
|
|
|
profiles_info.append(info)
|
|
|
|
return profiles_info
|
|
|
|
|
|
def create_scorer_for_case(case: Dict) -> WeightedScorer:
|
|
"""Создает и настраивает скорер для конкретного случая."""
|
|
scorer = WeightedScorer()
|
|
|
|
if 'age' in case and case['age']:
|
|
scorer.apply_age_modifiers(case['age'])
|
|
|
|
if 'season' in case and case['season']:
|
|
scorer.apply_season_modifiers(case['season'])
|
|
|
|
if 'profiles' in case and case['profiles']:
|
|
scorer.apply_profile(case['profiles'])
|
|
|
|
scorer._normalize_weights()
|
|
|
|
return scorer
|
|
|
|
|
|
def get_weight_explanation(case: Dict) -> Dict:
|
|
"""Возвращает объяснение весов для данного случая."""
|
|
scorer = create_scorer_for_case(case)
|
|
|
|
return {
|
|
'weights': scorer.weights,
|
|
'distance_multiplier': scorer.distance_multiplier,
|
|
'age_group': scorer._get_age_group(case.get('age', 10)) if case.get('age') else None,
|
|
'season': case.get('season'),
|
|
'profiles': scorer.get_active_profiles_info(),
|
|
'critical_warnings': scorer.critical_warnings
|
|
}
|