feat(weight-evolver): run_simulation이 active W를 score_combination에 전달
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@@ -25,6 +25,7 @@ from .db import (
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from .analyzer import build_analysis_cache, build_number_weights, score_combination
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from .analyzer import build_analysis_cache, build_number_weights, score_combination
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from .utils import weighted_sample_6
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from .utils import weighted_sample_6
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from .weight_evolver import get_active_weight
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def run_simulation(
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def run_simulation(
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@@ -54,6 +55,7 @@ def run_simulation(
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# ── 1. 통계 캐시 및 가중치 구성 (시뮬레이션 전체에서 재사용) ────────────
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# ── 1. 통계 캐시 및 가중치 구성 (시뮬레이션 전체에서 재사용) ────────────
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cache = build_analysis_cache(draws)
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cache = build_analysis_cache(draws)
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weights = build_number_weights(cache)
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weights = build_number_weights(cache)
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active_weights = get_active_weight() # None → analyzer uses fixed default
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# ── 2. 후보 생성 및 스코어링 ──────────────────────────────────────────────
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# ── 2. 후보 생성 및 스코어링 ──────────────────────────────────────────────
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candidates: List[Dict[str, Any]] = []
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candidates: List[Dict[str, Any]] = []
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@@ -69,7 +71,7 @@ def run_simulation(
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continue
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continue
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seen_keys.add(key)
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seen_keys.add(key)
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scores = score_combination(nums, cache)
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scores = score_combination(nums, cache, weights=active_weights)
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candidates.append({
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candidates.append({
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"numbers": sorted(nums),
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"numbers": sorted(nums),
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**scores,
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**scores,
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