Planograma OXXO - App Streamlit

App interactiva para resolver el planograma OXXO con tres modelos:

• PuLP MIQP (optimización exacta)
• Simulated Annealing (metaheurística)
• GRASP + Local Search (metaheurística)

Cómo correrlo localmente

1. Instalar dependencias:

   pip install -r requirements.txt

2. Correr la app:

   streamlit run app.py

3. Se abrirá automáticamente en el navegador en http://localhost:8501

Cómo usar la app

1. Sube los dos CSV desde la pantalla principal:

   • oxxo_1.csv (histórico de planogramas)
   • ejemplo_planograma.csv (óptimo aprobado por OXXO)

2. Presiona "CORRER LOS 3 MODELOS" - toma entre 5 y 60 segundos.

3. Navega entre las tres pestañas:

   • PLANOGRAMA: ve el refri renderizado para cada modelo, con switch entre Óptimo, PuLP, SA y GRASP. Hover en cada botella para ver detalles.
   • COINCIDENCIA: métricas de qué tanto se parece cada modelo al óptimo OXXO real.
   • EFECTIVIDAD: tabla comparativa con todas las métricas, distribución por familia y top 10 productos.

Cómo desplegar en Streamlit Cloud (gratis)

1. Sube los archivos a un repo de GitHub.
2. Ve a https://share.streamlit.io y conecta tu cuenta.
3. "New app" → selecciona tu repo → app.py → Deploy.

Estructura de archivos

planograma_streamlit/
├── app.py                       # App principal (Streamlit)
├── modelos.py                   # Lógica de los 3 modelos (PuLP, SA, GRASP)
├── visualizacion.py             # Renderizado HTML del refrigerador
├── lalo_metaheuristicas.py      # Código original de SA y GRASP (Lalo)
├── requirements.txt
└── README.md

Notas técnicas

• El óptimo OXXO se filtra automáticamente a: Refrescos · CF · DI · Tamaño 3.
• La geometría del refri (18 charolas, 3 puertas × 6 niveles, alturas irregulares 42/42/31.5/31.5/28/25 cm) se infiere del archivo ejemplo_planograma.csv.
• F_i,jx,jy = score basado en cuántas veces aparece el producto i en la posición (jx, jy) en el óptimo OXXO.
• El SA arranca con warm start desde el segmento BCO del óptimo (T₀=10, muy bajo).
• El PuLP usa los top 45 productos para mantener el modelo tratable (~6,500 variables).