AdamThomasandClaude Opus 5.5
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Disponibilités déclarées supprimées (table `availability`, migration 0022, API, éditeur de la fiche bénévole, badge de couverture du panneau d'affectation, colonnes des statistiques) ainsi que les règles OUTSIDE_AVAILABILITY, DAILY_HOURS_EXCEEDED et INSUFFICIENT_REST, les malus de disponibilité et de repos du solveur et le filtre « Surchargés » de la vue bénévoles. Seul le chevauchement reste contrôlé. La case « je suis disponible » du formulaire public est conservée. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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2.7 KiB
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"""Types d'entrée/sortie du solveur — suggestions, pas d'affectation automatique.
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Le solveur ne connaît que ces structures simples (jamais les modèles
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SQLModel), comme le moteur de validation dont il réutilise les briques
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(`app.validation.models`).
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"""
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import datetime as dt
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from dataclasses import dataclass, field
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from app.validation.models import ShiftInfo
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverShift:
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"""Un créneau à compléter (`assigned < ideal_staff`)."""
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id: str
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position_id: str
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starts_at: dt.datetime
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ends_at: dt.datetime
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min_staff: int
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ideal_staff: int
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already_assigned: int
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# Créneau(x) — n'importe quel poste — dont la fin coïncide avec le début
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# de celui-ci, le même jour (vide s'il n'y en a pas) : sert au malus de
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# chaînage (voir `engine._score`), pour limiter les enchaînements de
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# shifts plutôt que cibler la rotation d'un poste en particulier.
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predecessor_shift_ids: frozenset[str] = frozenset()
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# Bénévoles déjà affectés à ce créneau (décisions déjà prises) : sert au
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# bonus de compagnon de route (voir `engine._score`).
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assigned_volunteer_ids: frozenset[str] = frozenset()
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@property
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def shift_info(self) -> ShiftInfo:
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return ShiftInfo(id=self.id, starts_at=self.starts_at, ends_at=self.ends_at)
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverVolunteer:
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id: str
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wished_position_ids: frozenset[str] = frozenset()
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# Bénévoles (0 à N) avec qui il voudrait être affecté. Le vœu est saisi à
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# sens unique (`VolunteerCompanionWish`) mais rendu réciproque ici par le
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# loader : si A souhaite B, l'ensemble de B contient aussi A.
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wished_companion_ids: frozenset[str] = frozenset()
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# Passages des artistes que le bénévole veut voir (heure de passage),
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# sous forme de fenêtres datées : un créneau qui chevauche l'une d'elles
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# lui ferait manquer le passage.
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wished_artist_windows: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
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# Créneaux déjà occupés (affectations existantes, décisions figées) :
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# comptent pour chevauchement et chaînage.
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existing_shifts: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
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# Total déjà affecté sur l'édition (minutes), pour répartir la charge.
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existing_minutes: int = 0
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverInput:
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shifts: tuple[SolverShift, ...] = field(default_factory=tuple)
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volunteers: tuple[SolverVolunteer, ...] = field(default_factory=tuple)
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@dataclass(frozen=True)
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class ShiftSuggestion:
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"""Bénévoles suggérés pour un créneau, meilleur en tête."""
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shift_id: str
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volunteer_ids: tuple[str, ...]
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverSolution:
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suggestions: tuple[ShiftSuggestion, ...] = field(default_factory=tuple)
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