Проект для демографического моделирования населения с использованием вероятностных методов.

Программа имитирует изменение населения с течением времени, учитывая:

• Вероятности смерти по возрастам и полу
• Рождаемость (женщины 18-45 лет)
• Начальное распределение населения по возрастам
• Статистику по годам

• Каждый Person подписан на событие YearTick движка
• Движок подписан на событие ChildBirth каждого Person
• Прямая обработка через ProcessYear() для производительности

• 1 объект Person = 1000 человек в реальном населении
• Автоматическое масштабирование при инициализации
• Статистика в реальных числах (миллионы людей)

Demographic/ # Решение
├── Demographic/ # Основной проект (.NET Standard)
│   ├── Classes/
│   │   ├── Engine.cs # Движок симуляции
│   │   ├── Person.cs # Класс человека  
│   │   └── ProbabilityCalculator.cs # Калькулятор вероятностей
│   ├── Interfaces/
│   │   └── IEngine.cs # Интерфейс движка
│   └── Models/
|       ├── Constants.cs # Дата-класс для хранения констант 
│       ├── DeathRules.cs # Правила смертности
│       ├── DemographicStats.cs # Статистика за год
│       ├── Gender.cs # Перечисление полов
│       ├── InitialAgeData.cs # Начальное распределение по возрастам
│       └── SimulationResult.cs # Результаты симуляции
├── Demographic.Exec/ # Console App (.NET)
│   ├── Files/
│   │   ├── DeathRules.csv # Правила смертности
│   │   ├── InitialAge.csv # Начальное распределение возрастов
│   │   ├── PeopleData.csv # Выходные данные отдельных людей на последний год моделирования
│   │   └── PopulationData.csv # Общие выходные данные населения за весь период (снимки популяции)
│   └── Program.cs # Точка входа
└── Demographic.FileOperations/ # Class Library (.NET Standard)
    ├── Classes/
    │   ├── CsvDeathRulesReader.cs # Чтение правил смертности
    │   ├── CsvInitialAgeReader.cs # Чтение начального распределения
    │   └── CsvResultWriter.cs # Запись результатов
    └── Interfaces/
        ├── IDeathRulesReader.cs # Интерфейс чтения правил смертности
        ├── IInitialAgeReader.cs # Интерфейс чтения возраста
        └── IResultWriter.cs # Интерфейс записи результатов

• .NET 6.0 или выше
• CSV файлы с данными в папке Demographic.Exec/Files/

cd Demographic.Exec
dotnet run [initialAgeFile] [deathRulesFile] [startYear] [endYear] [totalPopulation] [outputPopulationData] [outputPeopledata]

• Назначение: Центральный координатор симуляции, управляет жизненным циклом моделирования
• Архитектурная роль: Реализует паттерн "Событийная шина" между компонентами
• Основные методы:
  • Initialize() - инициализация с автоматическим масштабированием (1 объект = 1000 человек)
  • RunSimulation() - запуск симуляции с гибридной обработкой (прямые вызовы + события)
  • ProcessPeopleYear() - высокопроизводительная прямая обработка людей
• События:
  • YearTick - уведомление внешних наблюдателей о завершении года
• Зависимости: Работает через интерфейсы, инкапсулирует бизнес-логику симуляции

• Назначение: Представляет группу из 1000 человек с агрегированными демографическими характеристиками
• Архитектурная роль: Активный участник событийной модели, подписчик на YearTick
• Свойства:
  • Age, Gender, IsAlive, DeathYear - агрегированные характеристики группы
• Методы:
  • ProcessYear() - основная логика обработки года (высокая производительность)
  • OnYearTick() - обработчик события для формального соответствия требованиям
• События: ChildBirth - уведомление движка о рождении новой группы людей
• Принцип: Соответствует требованию "каждый Person подписан на YearTick"

• Назначение: Фасад для управления вероятностными правилами смертности
• Методы:
  • GetDeathProbability() - интеллектуальный поиск вероятности с обработкой граничных случаев
  • AddRule() - добавление правила с валидацией данных
• Структура: Коллекция объектов DeathRule с гарантированной целостностью данных

• Назначение: Calculator pattern для преобразования сырых данных в готовое распределение
• Методы:
  • CalculatePercentages() - нормализация данных в вероятностное распределение
  • GetPercentageForAge() - быстрый доступ к данным через словарь
• Данные: Read-only словарь AgePercentages для иммутабельного доступа

• Назначение: Потокобезопасный сервис для вероятностных вычислений
• Архитектурная роль: Реализует паттерн "ThreadStatic Random" для многопоточной безопасности
• Методы:
  • IsEventHappened() - детерминированная проверка событий по вероятности
• Особенности: Гарантирует консистентность при параллельных вызовах

• Назначение: Адаптер для преобразования CSV данных в доменные модели
• Реализует: Интерфейс IInitialAgeReader (Dependency Inversion)
• Методы: ReadAgeDistribution() - чтение с автоматическим масштабированием и валидацией
• Обработка ошибок: Детализированные исключения с контекстом ошибки

• Назначение: Сопоставитель данных для трансформации CSV строк в объекты DeathRule
• Реализует: Интерфейс IDeathRulesReader
• Методы: ReadDeathRules() - парсинг с культурно-независимым форматированием чисел
• Валидация: Проверка целостности возрастных диапазонов

• Назначение: Стратегия для различных форматов вывода результатов
• Реализует: Интерфейс IResultWriter
• Методы:
  • WritePopulationData() - сериализация агрегированной статистики
  • WritePeopleData() - потоковая запись больших объемов данных
• Производительность: Пакетная обработка для минимизации IO операций

• Назначение: Класс с правилами смертности
• Свойства:
  • StartAge, EndAge - иммутабельный возрастной диапазон
  • DeathProbabilityMale, DeathProbabilityFemale - валидируемые вероятности
• Инварианты: Гарантирует корректность данных через конструктор

• Назначение: Класс для статистики года
• Свойства:
  • Year, TotalPopulation, MalePopulation, FemalePopulation
• Использование: Сериализуемый объект для передачи между слоями

• Назначение: Аргументы для передачи контекста рождения
• Свойства: ChildGender, BirthYear - вся необходимая информация для создания нового Person

• Назначение: Итоговый класс для результатов симуляции
• Свойства: YearlyStatistics - полная история демографических изменений(Снимки)

• initialAgeFile: Files/InitialAge.csv
• deathRulesFile: Files/DeathRules.csv
• startYear: 1970
• endYear: 2021
• totalPopulation: 130,000,000
• outputFile1: Files/PopulationData.csv
• outputFile2: Files/PeopleData.csv

age,count_per_1000
0,15.2
1,14.8
...

start_age,end_age,male_probability,female_probability
0,1,0.0316,0.0266
1,4,0.0021,0.0017
...

year,total_population,male_population,female_population
1970,130000000,65000000,65000000
...

Age,Gender,IsAlive,DeathYear
25,Male,True,
30,Female,False,2005
...

1. Проверка смерти - вычисление вероятности смерти по возрасту и полу из DeathRules
2. Увеличение возраста - только если человек выжил
3. Рождение детей - для женщин 18-45 лет с вероятностью 15.1%
4. Определение пола ребенка - 55% девочки, 45% мальчики

Инициализация начального населения

• Создание объектов Person с масштабированием 1:1000
• Подписка каждого Person на событие YearTick
• Подписка Engine на события ChildBirth всех Person

Для каждого года (1970-2021):

• Обработка всех живых людей через прямой вызов ProcessYear()
• Учет рождений и смертей (автоматически через события ChildBirth и флаги смерти)
• Сохранение статистики в реальных числах (умножение на 1000)
• Вызов события YearTick для внешних наблюдателей

• Demographic - бизнес-логика и модели
• Demographic.Exec - точка входа и конфигурация
• Demographic.FileOperations - работа с файлами

• Событийная модель для связи между компонентами
• Инверсия зависимостей через интерфейсы

Для анализа результатов создан Python скрипт с построением графиков:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import subprocess
import os

%matplotlib inline
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')

# Настройка путей
exe_path = r"путь\к\Demographic.Exec.exe"
init_age_path = r"путь\к\InitialAge.csv"
death_rules_path = r"путь\к\DeathRules.csv"

# Ввод параметров
start_year = input('Введите год начала моделирования: ')
end_year = input('Введите год окончания моделирования: ')
start_people = input('Введите начальный состав населения: ')

# Запуск C# приложения
process = subprocess.run([
    exe_path, init_age_path, death_rules_path,
    start_year, end_year, start_people,
    'Population.csv', 'People.csv' # Убедитесь, что у вас есть эти файлы, в противном случаем задайте пути к своим 
])