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Observação: é lento, cada um demora cerca de 70 min - Está em Py - Para cada matriz é um jeito de fazer (use a IA para elaborar o comando - mostre o comando que está junto com script e pede para a IA fazer com sua matriz )
É para matrizes pequenas V<24 ( veja explicação em link: https://www.comoganharnaloteria.com.br/forum/topico/39929-avanço-nos-estudos-de-loteria-com-inteligência-artificial/?page=20#findComment-570278
Espero que seja útil.
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Estou testando atualmente dois scripts relacionados ao método Orbit, voltados para construção de sistemas de cobertura combinatória (V,K,T,M).
O primeiro, Orbit V35.3, funciona principalmente como uma etapa de descoberta automática da estrutura. Ele avalia diferentes cycle-types e seeds em várias etapas: análise estrutural, amostragem, validação independente, relaxação linear e testes orbitais completos. A ideia é filtrar rapidamente muitas possibilidades e identificar quais combinações de TYPE + SEED parecem mais promissoras antes de executar a busca pesada. No final, os melhores candidatos seguem para o motor profundo, e a solução encontrada é auditada novamente sobre todos os C(V,M) subconjuntos, portanto as fases de amostragem servem apenas para seleção e não substituem a verificação exata.
O segundo, Orbit V34.2.1, é o motor que venho utilizando para a construção profunda quando já existe um cycle-type e uma seed considerados promissores. Ele trabalha com cobertura orbital exata, RAPID-CASCADE, conjuntos de draws difíceis, destroy/repair, Orbital-LNS, Fixed-B Tabu, MILP e fases de endgame. Também mantém a saída como união de órbitas completas e realiza ao final uma verificação independente sobre todos os sorteios possíveis C(V,M).
Na prática, a ideia que estou experimentando é separar as funções:
V35.3 = descobrir bons TYPEs e seeds.
V34.2.1 = aprofundar a busca utilizando os melhores candidatos encontrados.
No caso atual estou estudando principalmente V=19, K=7, T=6, M=10, onde o cycle-type 4,3,3,3,2,2 vem apresentando resultados interessantes.
Caso alguém tenha alguma ideia sobre seleção de cycle-type, escolha de seeds, métricas estruturais, quebra de simetria, LNS, Tabu, MILP ou outras formas de melhorar essa etapa de descoberta e construção, será muito bem-vinda.