name="c10")
#
# ''' NUEVO '''
# modelo.addConstrs((quicksum(nu[e, i, t, b] for t in range(b, b + m[e] + 1)) == h[e, b] + d[e, b] for e in E for b in T if ((2 <= b) and (b <= Tb - m[e]))), name= "c7")
# # Inicialización de las Variables
modelo.addConstrs((x[e, i, 0, d] == 0 for e in E for i in P for d in T),
name="c11")
#
modelo.addConstrs((quicksum(k[e, i, t] for i in P) <= d[e, t] for e in E
for t in range(1, Tb + 1)))
# Restriccion q se deberia cumplir pero no lo esta haceindo. ACEPTAR A TODA LA URGENCIA
# modelo.addConstrs(quicksum(k[e,i,t] for i in P) == d[e,t] for e in E for t in T)
''' Función Objetivo '''
# modelo.setObjective(quicksum(l[e, t] * (d[e, t] - k[e, i , t]) for e in E for t in T for i in P) + quicksum(v[i, t] * n[i, t] for i in P for t in T) + quicksum(c[e, i, j] * z[e, i, j, t, d] for e in E for i in P for j in P2 for t in T for d in T2) + quicksum(w[e, i, t] * f[e, i] for e in E for t in T for i in P), GRB.MINIMIZE)
# modelo.setObjective(quicksum(l[e, t] * (d[e, t] - k[e, i , t]) for e in E for t in T for i in P) + quicksum(x[e, i, t, d] * f[e, i] for i in P for e in E for t in range(1, len(T)) for d in T), GRB.MINIMIZE)
modelo.setObjective(
quicksum(l[e, t] * (d[e, t] - k[e, i, t]) for e in E for t in T
for i in P) + quicksum(x[e, i, t, d] * f[e, i] for i in P
for e in E for t in range(1, Tb + 1)
for d in range(1, Tb + 1)), GRB.MINIMIZE)
''' Solucion '''
modelo.optimize()
# Mostrar los valores de las soluciones
modelo.printAttr("X")
# print(maximo_dia)
def pack_opti(qa_mod, qc_mod, cf_mod, cck_mod, pc_mod, qt_mod, iter):
# Se crea el modelo
m = Model()
# Clamshells despachados de tipo k a mercado i en el turno t del dia d
D = fn.crear_vars_clamshells(m, 'D')
# Clamshells producidos de tipo k a mercado i el turno t del dia d
C = fn.crear_vars_clamshells_con_t(m, 'C')
# Clamshells producidos de tipo k a mercado i el turno t del dia d
A = fn.crear_vars_clamshells(m, 'A')
# Si trabajador n de tipo m trabaja en el turno t del dia d
T = fn.crear_vars_trabajadores(m)
# Si se enciende la camara de frio para almacenar fruta el dia d
F = fn.crear_vars_camaras(m)
# Se actualiza el modelo
m.update()
# Se satisface la demanda
fn.satisface_demanda(m, D)
# Almacenaje max
fn.almacenaje_max(m, A, qa_mod)
# Restricciones de inventario
fn.inventario(m, D, A, C)
# Maximo de turnos diarios
fn.max_turnos_dia(m, T)
# Cantidad de trabajadores minimos
fn.min_trabajadores(m, T, C, qt_mod)
# Max produccion en cada turno
fn.max_produccion(m, C, qc_mod)
# Estandares aceptables por mercado
fn.acceptable(m, C)
# No se trabaja los domingos
fn.no_domingos(m, T)
# Se prende el frigorifico
fn.prende_frigorifico(m, A, F, qa_mod)
# El primer dia no se producen clamshells
fn.d_primer_dia(m, D)
# Funcion Objetivo
fn.funcion_objetivo(m, D, C, T, F, cf_mod, cck_mod, pc_mod)
m.optimize()
m.printAttr("X")
# Se hacen los graficos
plot(m, iter)
model.addConstr(x[t,
j] == quicksum(y[t, j, k] for k in range(K)),
name="R8_{}{}".format(t, j))
## Disponibilidad de personas:
for t in range(T):
for j in range(m):
model.addConstr(x[t, j] <= quicksum(a_tji[t][j][i]
for i in range(n)),
name="R9_{}{}".format(t, j))
## No negatividad
for t in range(T):
for j in range(m):
model.addConstr(x[t, j] >= 0, name="R10_{}{}".format(t, j))
for k in range(K):
model.addConstr(z[t, j, k] >= 0,
name="R11_{}{}{}".format(t, j, k))
model.addConstr(y[t, j, k] >= 0,
name="R12_{}{}{}".format(t, j, k))
for r in range(R):
model.addConstr(s[t, r, j] >= 0,
name="R13_{}{}{}".format(t, j, r))
# SOLUCIÓN
model.optimize()
print("Numero de soluciones: {}".format(model.solCount))
model.printAttr("X")
model.write("out.sol")
print("Valor optimo:", model.getObjective().getValue())
m.addConstrs(
(quicksum(A[i, j, k, h] for k in K for i in I) <= 1
for h in H
for j in J
),
name="R25 - Para toda cama solo se permite máximo una instalación por hora"
)
m.addConstrs(
(quicksum(A[i, j, k, h_] for k in K for h_ in range(1, h+1)) >= quicksum(B[i, j, h_] for h_ in range(1, h+1))
for j in J
for i in I
for h in H),
name="R26 - El paciente no puede desocupar la cama antes de ser instalado"
)
m.optimize()
sys.stdout = open('output-slack.txt', 'a', encoding='utf-8')
try:
print('SOLUCIÓN')
m.printAttr("X")
# for c in m.getConstrs():
# print('%s : %g' % (c.constrName, c.slack))
except Exception as e:
m.computeIIS()
sys.stdout = sys.__stdout__
for s in range(1, len(periodos)):
for e in range(1, n+1):
modelo.addConstr(
variables_de_pymes[("Rp", e, periodos[s])] ==
(variables_de_pymes[("Np", e, periodos[s])] + variables_de_pymes["Ft", e, periodos[s-1]]) *
(parametros_a["T"] / (parametros_a["T"] + parametros_a["B"])),
name = f"R16_{e}_{periodos[s]}"
)
####### R17 #########
for s in periodos:
for e in range(1, n+1):
modelo.addConstr(
variables_de_pymes[("Np", e, s)] == variables_de_a[("Nt", s)] * parametros_pymes[e]["Lt"],
name = f"R17_{e}_{s}"
)
modelo.update()
modelo.optimize()
modelo.printAttr("X")
modelo.write("out.sol")
#### restricciones y su holgura ####
check = input("Deseas revisar la holgura y el lado derecho de las restricciones activas\n1 -> Si\n2 -> No\n")
while not check.isdigit() or int(check) not in range(1, 3):
check = input("Ingresa un numero valido\n")
check = int(check)
if check == 1:
modelo.printAttr(["Sense", "Slack", "RHS"])
print("Programa terminado, gracias por tu tiempo :)")
