ddadmin
589e2321b3
- Зачем: - ускоренный стенд должен проходить больше модельного времени и давать соответствующий событийный бюджет. - Что: - расчёт интенсивности переведён на модельную длительность тика. - добавлена устойчивая выборка бюджета при больших λ. - усилены тесты ×K, дневного коэффициента и независимости от настенного часа. - Проверка: - make generator-test. - review gate после issue 03 пройден после исправления underflow Poisson.
66 lines
2.1 KiB
Python
66 lines
2.1 KiB
Python
"""Расчёт событийного бюджета тика."""
|
|
|
|
import math
|
|
import random
|
|
from datetime import datetime
|
|
from zoneinfo import ZoneInfo
|
|
|
|
from clickstream_generator.config import Config
|
|
|
|
|
|
POISSON_KNUTH_MAX_LAMBDA = 100.0
|
|
|
|
|
|
def hour_factor(now: datetime | None = None, model_timezone: str = "UTC") -> float:
|
|
"""Возвращает коэффициент интенсивности в зависимости от часа дня."""
|
|
current = now
|
|
if current is None:
|
|
raise ValueError("now is required for hour_factor")
|
|
if current.tzinfo is None:
|
|
current = current.replace(tzinfo=ZoneInfo("UTC"))
|
|
current = current.astimezone(ZoneInfo(model_timezone))
|
|
hour = current.hour
|
|
if 9 <= hour <= 18:
|
|
return 1.2
|
|
if 0 <= hour <= 5:
|
|
return 0.7
|
|
return 1.0
|
|
|
|
|
|
def _sample_poisson(lambda_tick: float, rng: random.Random) -> int:
|
|
"""Разыгрывает Poisson без underflow на больших λ."""
|
|
if lambda_tick >= POISSON_KNUTH_MAX_LAMBDA:
|
|
return max(0, round(rng.gauss(lambda_tick, math.sqrt(lambda_tick))))
|
|
|
|
count = 0
|
|
threshold = math.exp(-lambda_tick)
|
|
product = 1.0
|
|
while product > threshold:
|
|
product *= rng.random()
|
|
count += 1
|
|
return count - 1
|
|
|
|
|
|
def calculate_events_count(
|
|
config: Config,
|
|
rng: random.Random,
|
|
now: datetime | None = None,
|
|
) -> int:
|
|
"""Вычисляет количество событий для текущего тика (Poisson + jitter)."""
|
|
model_time = now or config.model_t0
|
|
factor = hour_factor(model_time, config.model_timezone)
|
|
lambda_minute = config.lambda_base_per_min * factor
|
|
model_tick_seconds = config.tick_seconds * config.model_time_speed
|
|
lambda_tick = lambda_minute * (model_tick_seconds / 60.0)
|
|
|
|
count = _sample_poisson(lambda_tick, rng)
|
|
|
|
if config.jitter_pct > 0:
|
|
jitter_factor = 1.0 + rng.uniform(
|
|
-config.jitter_pct / 100.0,
|
|
config.jitter_pct / 100.0,
|
|
)
|
|
count = int(count * jitter_factor)
|
|
|
|
return max(config.min_events_per_tick, min(count, config.max_events_per_tick))
|