Síntese da Execução

Para realizar a síntese da execução de um caso do DESSEM é necessário estar em um diretório no qual estão os principais arquivos de saída do modelo. Por exemplo, para se realizar a síntese de tempo de execução, é necessario o LOG_MATRIZ, para a síntese de custos, o DES_LOG_RELATO. Neste contexto, basta fazer:

$ sintetizador-decomp execucao

O sintetizador irá exibir o log da sua execução:

>>> 2025-04-08 15:01:01,797 INFO: # Realizando síntese da EXECUÇÃO #
>>> 2025-04-08 15:01:01,798 INFO: Realizando síntese de PROGRAMA
>>> 2025-04-08 15:01:01,851 INFO: Tempo para sintese de PROGRAMA: 0.05 s
>>> 2025-04-08 15:01:01,851 INFO: Realizando síntese de VERSAO
>>> 2025-04-08 15:01:01,902 INFO: Lendo arquivo DES_LOG_RELATO.DAT
>>> 2025-04-08 15:01:03,206 INFO: Tempo para sintese de VERSAO: 1.35 s
>>> 2025-04-08 15:01:03,206 INFO: Realizando síntese de TITULO
>>> 2025-04-08 15:01:03,209 INFO: Tempo para sintese de TITULO: 0.00 s
>>> 2025-04-08 15:01:03,210 INFO: Realizando síntese de TEMPO
>>> 2025-04-08 15:01:03,244 INFO: Lendo arquivo LOG_MATRIZ.DAT
>>> 2025-04-08 15:01:03,251 INFO: Tempo para sintese de TEMPO: 0.04 s
>>> 2025-04-08 15:01:03,251 INFO: Realizando síntese de CUSTOS
>>> 2025-04-08 15:01:03,261 INFO: Tempo para sintese de CUSTOS: 0.01 s
>>> 2025-04-08 15:01:03,305 INFO: Tempo para sintese da execucao: 1.51 s
>>> 2025-04-08 15:01:03,305 INFO: # Fim da síntese #

Os arquivos serão salvos no subdiretório sintese. Para realizar o processamento, pode ser utilizado o próprio python:

import plotly.express as px
from datetime import timedelta
import pandas as pd

Para a síntese da execução é produzido um arquivo com as informações das sínteses que foram realizadas:

metadados = pd.read_parquet("sintese/METADADOS_EXECUCAO.parquet")
print(metadados)

# A leitura das sínteses realizadas pode ser feita da seguinte forma:
custos = pd.read_parquet("sintese/CUSTOS.parquet")
tempo = pd.read_parquet("sintese/TEMPO.parquet")

      chave nome_curto                       nome_longo
0  PROGRAMA   PROGRAMA             Modelo de Otimização
1    VERSAO     VERSAO                 Versão do Modelo
2    TITULO     TITULO                 Título do Estudo
3     TEMPO      TEMPO                Tempo de Execução
4    CUSTOS     CUSTOS  Composição de Custos da Solução

O formato dos dados de CUSTOS:

print(custos)

                parcela  valor_esperado  desvio_padrao
0              PRESENTE    6.248078e+04              0
1                FUTURO    2.434002e+08              0
2             VIOLACOES    0.000000e+00              0
3  PEQUENAS PENALIDADES    4.830710e+00              0

O formato dos dados de TEMPO:

print(tempo)

                          etapa  tempo  execucao
0                            PL   18.0         0
1                            PL   30.0         0
2                            PL   30.0         0
3                            PL   42.0         0
4                          MILP  240.0         0
5                    PL.Int.Fix   24.0         0
6                    PL.CalcCMO   30.0         0
7  Leitura de Dados e Impressão  839.0         0

Quando se analisam os custos de cada fonte, geralmente são feitos gráficos de barras empilhadas ou setores:

fig = px.pie(
    custos.loc[custos["valor_esperado"] > 0],
    values="valor_esperado",
    names="parcela",
)
fig

Uma abordagem semelhante é utilizada na análise do tempo de execução:

tempo["tempo"] = pd.to_timedelta(tempo["tempo"], unit="s") / timedelta(hours=1)
tempo["label"] = [str(timedelta(hours=d)) for d in tempo["tempo"].tolist()]
fig = px.bar(
    tempo,
    x="etapa",
    y="tempo",
    text="label",
    barmode="group",
)
fig