Метод evaluate_next_step()

Stochastic & Risk Generator: Главный рантайм-метод координации стохастического такта

1. Функциональное назначение

Метод evaluate_next_step является центральной точкой входа в математическое ядро симулятора на каждом внутрисуточном микро-такте t. Он предназначен для последовательной координации фаз стохастического расчета: метод принимает текущие float-метрики состояния из RAM-реестра, передает их на этап вычисления плотности распределения весов, запрашивает логистическое нормирование и запускает бросок случайного числа для определения финального интента.

2. Логика сквозного математического контура

Метод работает полностью как «чистая функция» (Pure Function) внутри оперативной памяти, не пачкаясь об сетевые HTTP-протоколы. Контур вычислений внутри метода разделен на три изолированных шага:

\[\text{Metrics (RAM)} \xrightarrow{\text{Шаг 1}} \mathbf{W}(t) \xrightarrow{\text{Шаг 2}} \mathbf{P}(t) \xrightarrow{\text{Шаг 3}} \text{IntentEnum}\]

Шаг 1 (Расчет сырых весов): Вызывает метод calculate_intents_density, передавая туда метаболический сдвиг \(M_{\text{hunger}}\), флаг циркадного сдвига \(F_{\text{night\_owl}}\) и вектор приверженности к продуктам \(\mathbf{A}_{\text{matrix}}\). На выходе формируется массив сырых весов \(\mathbf{W}(t)\).
Шаг 2 (Нормирование): Направляет массив \(\mathbf{W}(t)\) в функцию logistic_normalization для получения валидного вектора вероятностей \(\mathbf{P}(t)\), сумма элементов которого строго равна 1.
Шаг 3 (Проекция случайного числа): Передает вектор \(\mathbf{P}(t)\) в метод project_stochastic_seed, где через кумулятивную шкалу распределения принимается окончательное решение о генерации штатного интента или вбросе деструктивной аномалии.

3. Спецификация метода (ИТ-контракт)

Тип вызова: Синхронный, высокочастотный, расчетный.
Исполнитель: Stochastic & Risk Generator.

3.1. Входные параметры (Аргументы вызова)

Параметр	Тип данных	Обязательный	Описание
`user_id`	UUIDv4	Да	Идентификатор пользователя бэкенда, для которого выполняется математический шаг.
`twin_metrics`	Object/Dict	Да	Текущий срез числовых коэффициентов вектора состояний, извлеченный из RAM.
`time_context`	Dict	Да	Контекст текущего виртуального часа симуляции и угловой частоты суток ω.

3.2. Выходные данные (Возвращаемое значение)

IntentEnum (String): Финальный сгенерированный интент шага (INVENTORY, PREPARING, CONSUME, WASTE) либо код критического сбоя поведения (ERR-NEGATIVE-ANOMALY).

4. Схема сквозного вычисления шага (Mermaid)

graph TD
    A[Вызов evaluate_next_step] --> B[calculate_intents_density: Расчет весов W]
    B --> C[logistic_normalization: Приведение к пространству вероятностей P]
    C --> D[project_stochastic_seed: Извлечение случайного числа xi]
    D --> E{Проекция на кумулятивную шкалу}
    E -->|Штатный интервал| F[Возврат валидного интента]
    E -->|Превышен negative_event_rate| G[Возврат ERR-NEGATIVE-ANOMALY]

5. Программная реализация метода на Python

from uuid import UUID

class StochasticStepEvaluator:
    def __init__(self, density_calculator, normalizer, seed_projector):
        # Внедряем утилитарные математические методы через DI
        self.calculate_density = density_calculator
        self.normalize = normalizer
        self.project_seed = seed_projector

    def evaluate_next_step(self, user_id: UUID, twin_metrics: dict, time_context: dict) -> str:
        """
        Координирует сквозной математический цикл расчета 
        интентов на текущем микро-такте времени.
        """
        # Шаг 1: Рассчитываем плотность распределения сырых весов
        raw_weights = self.calculate_density(twin_metrics, time_context)
        
        # Шаг 2: Нормируем веса к строгому пространству вероятностей [0 ... 1]
        probability_vector = self.normalize(raw_weights)
        
        # Шаг 3: Проецируем псевдослучайное число на кумулятивную шкалу
        final_intent = self.project_seed(probability_vector)
        
        return final_intent