monte-carlo

name	monte-carlo
description	虚拟孪生层 L2 行为孪生。基于 data/stats/priors.yaml 或历史数据做多项目排程的蒙特卡洛推演，输出准时概率和风险排序。

monte-carlo · 蒙特卡洛沙盘推演

何时使用

• 周一 09:00 schedule routine 触发
• 用户手动请求周计划推演
• 多项目排程冲突时的 what-if 分析

执行

1. 读取输入：data/schedules/weekly-YYYY-WW.yaml
2. 读取参数：data/stats/priors.yaml（冷启动期）或 data/stats/observed.yaml（数据够）
3. 运行 tools/monte_carlo_engine.py（N=10000 次迭代）
4. 输出：准时交付概率 + 置信区间 + 风险排序 + 推荐措施 + 缓冲建议
5. 保存到 data/twins/reports/sandbox-YYYY-WW.md

置信度约束

• 样本量 < 200：标注"基于专家先验"
• 样本量 200-1000：置信区间通过 bootstrap 计算
• 样本量 > 1000：置信区间按 95% 分位数

当前状态

Sprint 0：stub。 Sprint 4：首次试跑（L1 数据孪生就绪后）。