stairsres 0.1.17

No project description provided

GPN_KIP

Модель сопоставления человеческих и материальных ресурсов (МСЧМ)

Данным репозиторием пользуются либо те, кто использует обученные МСЧМ модели, либо те, кто эти самые МСЧМ модели обучает. Начнем с первых. Их взаимодействие с обученными МСЧМ моделями проходит с помощью класса ResTimeModel в библиотеке stairsres.

Как достать модели?

Установка:

pip3 install stairsres 

Далее идет вытягивание нужных моделей:

from stairsres.res_time_model import ResTimeModel
from stairsres.DBWrapper import DBWrapper
from idbadapter import MschmAdapter, Schedules


URL = "url_to_db"

mschm_adapter = MschmAdapter(URL)
adapter = Schedules(URL)
dbwrapper = DBWrapper(mschm_adapter=mschm_adapter, adapter=adapter)

model = ResTimeModel(dbwrapper)
work_name = "работа А"
work_volume = 5.0  # объем работы
res_data = model.get_resources_volumes(work_name, work_volume)

Подробнее пример работы с ResTimeModel описан в туториале: /examples/tutorials/res_time_model.ipynb

Как обучить модели?

МСЧМ модель состоит из набора предрасчетов и обученных эго сетей производительности. Для каждой работы обучается своя эго сеть работ и своя эго сеть производительности. На основе эго сети работ делаются предрасчеты. Далее и предрасчеты, и сети производительности отправляются в Базу Данных.

Текущая версия обучения МСЧМ модели объединена и преобразована в класс Pipeline. Запускает текущую версию обучения МСЧМ модели скрипт, расположенный в /examples/calculating_works.py. Подробное пояснение к коду и к процессу обучения можно найти в туториале: /examples/tutorials/pipeline.ipynb