# Mixture Optimizer

**Интерактивная система для планирования эксперимента и оптимизации многокомпонентных смесей.**

Программа для автоматизированного планирования эксперимента, построения регрессионных моделей, проверки значимости факторов и градиентного поиска оптимума (крутое восхождение) в задачах со смесями.

---

## Основные возможности

- Редактор состава смеси (проценты, плотность, разбавление)
- Генерация планов:
  - Полный факторный `2^k`
  - Центральный композиционный план (ЦКП) с возможностью дробного ядра
  - Дробный факторный `2^(k-p)`
  - План Плакетта–Бермана
  - План Бокса–Бенкена
- Ввод и управление множественными откликами (добавление, редактирование, переименование, удаление)
- Регрессионный анализ (МНК) с t-критерием, R², скорректированным R², F-критерием
- Проверка дисперсии в центре, доверительные интервалы
- Исключение незначимых факторов с пересчётом модели
- Крутое восхождение (градиентный метод) с генерацией точек и возможностью установки нового состава
- Экспорт таблиц в CSV и буфер обмена (TSV)

Все данные хранятся в едином JSON-файле. Сохранение – по команде пользователя (без автоматического сохранения).

---

## Технологии

- Python 3.8+
- NumPy – матричные вычисления
- SciPy – статистические функции (распределения, матрица Адамара)
- pyperclip – работа с буфером обмена (опционально)

Интерфейс – консольный, с удобной табличной печатью.

Разработано для химиков, биологов, технологов, инженеров и всех, кто занимается оптимизацией многокомпонентных систем.

---

## Установка и запуск

1. Клонируйте репозиторий:

   ```bash
   git clone https://gitlab.artemkas.ru/artemiy/mixture_optimizer.git
   cd mixture_optimizer
   ```

2. Создайте виртуальное окружение (рекомендуется):

   ```bash
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate   # Linux / macOS
   # или
   venv\Scripts\activate      # Windows
   ```

3. Установите зависимости:

   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

4. Запустите программу:

   ```bash
   python main.py
   ```

---

## Пример использования

1. В главном меню выберите **Редактор состава**, добавьте ингредиенты (например, Меласса, Глицерин, Этанол). Растворитель (Вода) пересчитывается автоматически.
2. Перейдите в **Планирование эксперимента**, задайте шаги для активных факторов (например, 1%, 0.5%, 0.5%) и сгенерируйте план (ЦКП, дробный факторный и т.д.).
3. В **Ввод откликов** добавьте название отклика (например, «Сухая НЦ») и введите значения для каждого опыта.
4. В **Анализ значений** выберите отклик, задайте уровень значимости α (например, 0.05) – получите регрессионную модель, значимость коэффициентов, дисперсию в центре и доверительный интервал. При необходимости исключите незначимые факторы.
5. В **Крутое восхождение** выберите тот же отклик, укажите шаг движения и количество шагов – программа покажет точки градиента. Выберите лучшую точку и установите её как новый состав.
6. Повторяйте цикл, пока не достигнете оптимума.

---

## Структура проекта

```text
mixture_optimizer/
├── main.py              # Главное меню
├── editor.py            # Редактор состава
├── plan.py              # Планирование эксперимента
├── response.py          # Ввод откликов
├── analysis.py          # Анализ значений
├── ascent.py            # Крутое восхождение
├── table.py             # Вывод таблиц
├── core/
│   ├── classes.py       # Классы Ingredient, Mixture
│   ├── fs.py            # Сохранение/загрузка проекта (JSON)
│   ├── doe.py           # Генерация планов
│   ├── experiment.py    # Класс ExperimentDesign
│   ├── statistics.py    # Статистические функции
│   └── table_io.py      # Экспорт таблиц
├── requirements.txt
├── README.md
└── .gitignore
```

---

## Сохранение данных

Все данные (состав, план, отклики) хранятся в файле `project.json`. Сохранение **не автоматическое** – вы сами решаете, когда сохранить изменения через пункты «Сохранить» в соответствующих подменю. Это защищает от случайной перезаписи.

---

## Лицензия

Проект распространяется под **проприетарной лицензией с открытым исходным кодом (Source Available)**.

Вы можете использовать, копировать, модифицировать и распространять код для **некоммерческих целей** при сохранении уведомления об авторских правах. **Коммерческое использование** запрещено без явного письменного разрешения автора.

Подробности см. в файле `LICENSE`.

---

## Контакты и вклад

По вопросам коммерческого использования, предложений и сообщений об ошибках обращайтесь по адресу: kolobov-artem@bk.ru

Приветствуются сообщения об ошибках и предложения по улучшению через Issues и Merge Requests (для некоммерческих изменений).