Update app.py

app.py

@@ -699,11 +699,6 @@ def nutri_call():
 
 
 
-
-
-
-
-
 
 
 
@@ -712,7 +707,8 @@ def nutri_call():
 
 from tabulate import tabulate
 import numpy as np
-import numpy as np
+from scipy.optimize import linprog
+
 
 # Глобальные параметры
 TOTAL_NITROGEN = 120.0  # Общее количество азота
@@ -775,14 +771,23 @@ class NutrientCalculator:
             # Формирование вектора B (целевые значения в ppm)
             B = self.target_vector * self.volume / 1000  # Перевод ppm в граммы
 
-            # Решение системы уравнений A @ X = B
-            X, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A, B, rcond=None)
+            # Ограничения: количество удобрений >= 0
+            bounds = [(0, None) for _ in fertilizer_names]
+
+            # Целевая функция: минимизировать сумму отклонений
+            c = np.ones(len(fertilizer_names))
+
+            # Решение системы уравнений с ограничениями
+            result = linprog(c, A_eq=A, b_eq=B, bounds=bounds, method='highs')
+
+            if not result.success:
+                raise ValueError("Не удалось найти решение с текущими ограничениями.")
 
             # Формирование результата
             results = {}
             for i, fert_name in enumerate(fertilizer_names):
-                if X[i] > 0:
-                    results[fert_name] = X[i]
+                if result.x[i] > 0:
+                    results[fert_name] = result.x[i]
 
             return results
 
@@ -814,6 +819,17 @@ if __name__ == "__main__":
     except Exception as e:
         print(f"Критическая ошибка: {str(e)}")
 
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        calculator = NutrientCalculator()
+        results = calculator.calculate()
+        if results:
+            print(calculator.generate_report(results))
+        else:
+            print("Решение не найдено.")
+    except Exception as e:
+        print(f"Критическая ошибка: {str(e)}")
+