private void SetupGurobiEnvironmentAndModel()
{
// Model
env = new GRBEnv();
model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "diet");
}
///<summary>Create a batch request for given problem file</summary>
static string newbatchrequest(string filename)
{
string batchID = "";
// Start environment, create Model object from file
GRBEnv env = setupbatchenv();
env.Start();
GRBModel model = new GRBModel(env, filename);
try {
// Set some parameters
model.Set(GRB.DoubleParam.MIPGap, 0.01);
model.Set(GRB.IntParam.JSONSolDetail, 1);
// Define tags for some variables to access their values later
int count = 0;
foreach (GRBVar v in model.GetVars())
{
v.VTag = "Variable" + count;
count += 1;
if (count >= 10)
{
break;
}
}
// Submit batch request
batchID = model.OptimizeBatch();
// Dispose of model and env
} finally {
model.Dispose();
env.Dispose();
}
return(batchID);
}
static void SolvePrimal(GRBEnv env, HashSet <string> nodes_set, List <Arc> arcs)
{
GRBModel m = new GRBModel(env);
Dictionary <string, GRBVar> distances = new Dictionary <string, GRBVar>(); // pi
foreach (string node in nodes_set)
{
distances[node] = m.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS, "distance." + node);
}
m.Update();
distances[ORIGIN].Set(GRB.DoubleAttr.Obj, -1);
distances[DESTINATION].Set(GRB.DoubleAttr.Obj, 1);
m.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, -1);
Dictionary <Arc, GRBConstr> constrs = new Dictionary <Arc, GRBConstr>();
foreach (Arc a in arcs)
{
constrs[a] = m.AddConstr(distances[a.dest] <= distances[a.source] + a.length, "distance_con." + a.source + "." + a.dest);
}
m.Update();
m.Write("shortest_path.lp");
m.Optimize();
foreach (var pair in distances)
{
Console.WriteLine("distance to {0} is {1}", pair.Key, pair.Value.Get(GRB.DoubleAttr.X));
}
foreach (var pair in constrs)
{
GRBConstr con = pair.Value;
if (con.Get(GRB.DoubleAttr.Pi) > 0.5)
{
Console.WriteLine("Arc {0}, {1} is in shortest path", pair.Key.source, pair.Key.dest);
}
}
Console.WriteLine("Length of shortest path is {0}", m.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
m.Dispose();
}
private GRBVar[,] _x; // starting time of job j on machine a
#endregion Fields
#region Constructors
public GurobiJspModel(ProblemInstance prob, string name, int tmlim_min)
{
_n = prob.NumJobs;
_m = prob.NumMachines;
Info = "Starting gurobi optimisation";
_fileName = String.Format("jssp.{0}.log", name);
// Model
try
{
_env = new GRBEnv(_fileName);
if (tmlim_min > 0)
_env.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, tmlim_min*60); // time limit is set to seconds!
_env.Set(GRB.IntParam.LogToConsole, 0);
_model = new GRBModel(_env);
_model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "jsp");
}
catch (GRBException e)
{
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " + e.Message);
}
DecisionVariables();
ProcessingOrder(prob.Procs, prob.Sigma);
DisjunctiveCondition(prob.Procs);
Objective(prob.Procs, prob.Sigma);
//TrueOptimumDecVars = Optimise(out TrueOptimum);
//if (TrueOptimum > 0) // Objective cutoff
// _model.GetEnv().Set(GRB.DoubleParam.Cutoff, TrueOptimum + 0.5);
/* Indicates that you aren't interested in solutions whose objective values
* are worse than the specified value. If the objective value for the optimal
* solution is better than the specified cutoff, the solver will return the
* optimal solution. Otherwise, it will terminate with a CUTOFF status.
*/
// seems to be only for LP relaxation, not MIP objective
}
public void BuildAndSolveDietLp()
{
DietLpProblem = new DietLpProblem();
SetupGurobiEnvironmentAndModel();
DietLpProblem.SetupDecisionVariables(model);
// The objective is to minimize the costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
DietLpProblem.AddNutritionConstraints(model);
OptimizeAndPrintSolution();
AddLimitDiaryConstraint();
OptimizeAndPrintSolution();
DisposeModelAndEnvironment();
}
public void SetRuntimeOptions()
{
model.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, parameters.time_limit);
model.Set(GRB.IntParam.SolutionLimit, parameters.max_solutions);
}
static void Main()
{
try {
// Sample data
// Sets of days and workers
string[] Shifts =
new string[] { "Mon1", "Tue2", "Wed3", "Thu4", "Fri5", "Sat6",
"Sun7", "Mon8", "Tue9", "Wed10", "Thu11", "Fri12", "Sat13",
"Sun14" };
string[] Workers =
new string[] { "Amy", "Bob", "Cathy", "Dan", "Ed", "Fred", "Gu" };
int nShifts = Shifts.Length;
int nWorkers = Workers.Length;
// Number of workers required for each shift
double[] shiftRequirements =
new double[] { 3, 2, 4, 4, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 6, 7, 5 };
// Amount each worker is paid to work one shift
double[] pay = new double[] { 10, 12, 10, 8, 8, 9, 11 };
// Worker availability: 0 if the worker is unavailable for a shift
double[,] availability =
new double[, ] {
{ 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }
};
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "assignment");
// Assignment variables: x[w][s] == 1 if worker w is assigned
// to shift s. Since an assignment model always produces integer
// solutions, we use continuous variables and solve as an LP.
GRBVar[,] x = new GRBVar[nWorkers, nShifts];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
x[w, s] =
model.AddVar(0, availability[w, s], pay[w], GRB.CONTINUOUS,
Workers[w] + "." + Shifts[s]);
}
}
// The objective is to minimize the total pay costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Constraint: assign exactly shiftRequirements[s] workers
// to each shift s
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
GRBLinExpr lhs = 0.0;
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
lhs.AddTerm(1.0, x[w, s]);
}
model.AddConstr(lhs == shiftRequirements[s], Shifts[s]);
}
// Optimize
model.Optimize();
int status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (status == GRB.Status.UNBOUNDED)
{
Console.WriteLine("The model cannot be solved "
+ "because it is unbounded");
return;
}
if (status == GRB.Status.OPTIMAL)
{
Console.WriteLine("The optimal objective is " +
model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
return;
}
if ((status != GRB.Status.INF_OR_UNBD) &&
(status != GRB.Status.INFEASIBLE))
{
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
// Do IIS
Console.WriteLine("The model is infeasible; computing IIS");
model.ComputeIIS();
Console.WriteLine("\nThe following constraint(s) "
+ "cannot be satisfied:");
foreach (GRBConstr c in model.GetConstrs())
{
if (c.Get(GRB.IntAttr.IISConstr) == 1)
{
Console.WriteLine(c.Get(GRB.StringAttr.ConstrName));
}
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
static void Main()
{
try {
// Sample data
// Sets of days and workers
string[] Shifts =
new string[] { "Mon1", "Tue2", "Wed3", "Thu4", "Fri5", "Sat6",
"Sun7", "Mon8", "Tue9", "Wed10", "Thu11", "Fri12", "Sat13",
"Sun14" };
string[] Workers =
new string[] { "Amy", "Bob", "Cathy", "Dan", "Ed", "Fred", "Gu" };
int nShifts = Shifts.Length;
int nWorkers = Workers.Length;
// Number of workers required for each shift
double[] shiftRequirements =
new double[] { 3, 2, 4, 4, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 6, 7, 5 };
// Worker availability: 0 if the worker is unavailable for a shift
double[,] availability =
new double[, ] {
{ 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }
};
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "assignment");
// Assignment variables: x[w][s] == 1 if worker w is assigned
// to shift s. This is no longer a pure assignment model, so we must
// use binary variables.
GRBVar[,] x = new GRBVar[nWorkers, nShifts];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
x[w, s] =
model.AddVar(0, availability[w, s], 0, GRB.BINARY,
Workers[w] + "." + Shifts[s]);
}
}
// Slack variables for each shift constraint so that the shifts can
// be satisfied
GRBVar[] slacks = new GRBVar[nShifts];
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
slacks[s] =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS,
Shifts[s] + "Slack");
}
// Variable to represent the total slack
GRBVar totSlack = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS,
"totSlack");
// Variables to count the total shifts worked by each worker
GRBVar[] totShifts = new GRBVar[nWorkers];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
totShifts[w] = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS,
Workers[w] + "TotShifts");
}
// Update model to integrate new variables
model.Update();
GRBLinExpr lhs;
// Constraint: assign exactly shiftRequirements[s] workers
// to each shift s, plus the slack
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
lhs = new GRBLinExpr();
lhs.AddTerm(1.0, slacks[s]);
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
lhs.AddTerm(1.0, x[w, s]);
}
model.AddConstr(lhs == shiftRequirements[s], Shifts[s]);
}
// Constraint: set totSlack equal to the total slack
lhs = new GRBLinExpr();
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
lhs.AddTerm(1.0, slacks[s]);
}
model.AddConstr(lhs == totSlack, "totSlack");
// Constraint: compute the total number of shifts for each worker
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
lhs = new GRBLinExpr();
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
lhs.AddTerm(1.0, x[w, s]);
}
model.AddConstr(lhs == totShifts[w], "totShifts" + Workers[w]);
}
// Objective: minimize the total slack
model.SetObjective(1.0 * totSlack);
// Optimize
int status = solveAndPrint(model, totSlack, nWorkers, Workers, totShifts);
if (status != GRB.Status.OPTIMAL)
{
return;
}
// Constrain the slack by setting its upper and lower bounds
totSlack.Set(GRB.DoubleAttr.UB, totSlack.Get(GRB.DoubleAttr.X));
totSlack.Set(GRB.DoubleAttr.LB, totSlack.Get(GRB.DoubleAttr.X));
// Variable to count the average number of shifts worked
GRBVar avgShifts =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS, "avgShifts");
// Variables to count the difference from average for each worker;
// note that these variables can take negative values.
GRBVar[] diffShifts = new GRBVar[nWorkers];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
diffShifts[w] = model.AddVar(-GRB.INFINITY, GRB.INFINITY, 0,
GRB.CONTINUOUS, Workers[w] + "Diff");
}
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Constraint: compute the average number of shifts worked
lhs = new GRBLinExpr();
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
lhs.AddTerm(1.0, totShifts[w]);
}
model.AddConstr(lhs == nWorkers * avgShifts, "avgShifts");
// Constraint: compute the difference from the average number of shifts
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
model.AddConstr(totShifts[w] - avgShifts == diffShifts[w],
Workers[w] + "Diff");
}
// Objective: minimize the sum of the square of the difference from the
// average number of shifts worked
GRBQuadExpr qobj = new GRBQuadExpr();
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
qobj.AddTerm(1.0, diffShifts[w], diffShifts[w]);
}
model.SetObjective(qobj);
// Optimize
status = solveAndPrint(model, totSlack, nWorkers, Workers, totShifts);
if (status != GRB.Status.OPTIMAL)
{
return;
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
public void ModeloDARP()
{
string Agora = Convert.ToString(DateTime.Now);
string[] a = Agora.Split(' ');
string[] a0 = a[0].Split('/');
string[] a1 = a[1].Split(':');
Agora = a0[0] + "_" + a0[1] + "_" + a0[2] + "_" + a1[0] + "_" + a1[1] + "_" + a1[2];
/// Calcundo algumas constantes que usamos na linearização da carga e janela de tempo
double[,,] M = new double[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo, problema.TamanhoMaximo];
double[,,] U = new double[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo, problema.TamanhoMaximo];
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
M[k, i, j] = Math.Max(0, problema.usuario[i].InstanteSaida + problema.usuario[i].Duracao + +problema.Distancias[i, j] - problema.usuario[j].InstanteChegada);
U[k, i, j] = Math.Min(frota.Capacidade, frota.Capacidade + problema.usuario[i].Carga);
}
}
}
///////////////
///////////////
string nome = Convert.ToString(problema.NumeroDeClientes) + '_' + Convert.ToString(problema.NumeroDeCarros) + "_" + Convert.ToString(frota.Capacidade);
string caminho = @"C:\Users\hcspe\Documents\Doutorado\TeseUberPool\Classe_Rotas_SARP\MSCordeau\saidas\";
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv(caminho + "outputSARPTeste(" + Agora + "_" + nome + ").log");
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "SARPTeste");
model.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, 3600);
///// Declaração de variáveis
// Variável x
GRBVar[,,] x = new GRBVar[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo, problema.TamanhoMaximo];
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
x[k, i, j] = model.AddVar(0, 1, problema.Distancias[i, j], GRB.BINARY, "x" + k + "_" + i + "_" + j);
if (i == problema.TamanhoMaximo)
{
x[k, i, j].UB = 0.0;
}
}
}
}
// Variável B do tempo no nó i
GRBVar[,] B = new GRBVar[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo];
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
B[k, i] = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS, "B" + i + "_" + k);
}
}
// Variavel Q da carga no nó i
GRBVar[,] Q = new GRBVar[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo];
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
Q[k, i] = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS, "Q" + i + "_" + k);
}
}
// Varivavel L tempo de viagem do usuario quando passa por i
GRBVar[,] L = new GRBVar[problema.NumeroDeCarros, problema.TamanhoMaximo];
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
L[k, i] = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.CONTINUOUS, "L" + i + "_" + k);
}
}
///////////////////////// Senso do modelo
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, GRB.MINIMIZE);
///////////////////////// Restrições
// Add constraints
// Restrição 2
GRBLinExpr soma2;
GRBLinExpr soma3;
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 1; i <= problema.NumeroDeClientes; i++)
{
soma2 = 0;
soma3 = 0;
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
soma2.AddTerm(1, x[k, i, j]);
soma3.AddTerm(1, x[k, problema.NumeroDeClientes + i, j]);
}
string st = "Rt2" + i + k;
model.AddConstr(soma2 - soma3 == 0, st);
soma2.Clear();
soma3.Clear();
}
}
// Restrição 1
GRBLinExpr soma = 0.0;
for (int i = 1; i <= problema.NumeroDeClientes; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
soma.AddTerm(1, x[k, i, j]);
}
}
model.AddConstr(soma == 1, "Rt1" + "_" + i);
soma.Clear();
}
// Restrição 3;
GRBLinExpr soma4 = 0;
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
soma4.AddTerm(1, x[k, 0, j]);
}
model.AddConstr(soma4 == 1, "Rt3" + "_" + k);
soma4.Clear();
}
// Restrição 4;
GRBLinExpr soma5 = 0;
GRBLinExpr soma6 = 0;
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo - 1; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
soma5.AddTerm(1, x[k, j, i]);
soma6.AddTerm(1, x[k, i, j]);
}
model.AddConstr(soma5 - soma6 == 0, "Rt4" + i + k);
soma5.Clear();
soma6.Clear();
}
}
// Restrição 5
GRBLinExpr soma7 = 0;
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
soma7.AddTerm(1, x[k, i, problema.TamanhoMaximo - 1]);
}
model.AddConstr(soma7 == 1, "Rt5" + k);
soma7.Clear();
}
// Restrição 7 Atualizar Q
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
model.AddConstr(Q[k, j] >= Q[k, i] + problema.usuario[j].Carga - U[k, i, j] * (1 - x[k, i, j]), "Rt7_" + k + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
// Restrição 8 Atualizar B
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
model.AddConstr(B[k, j] >= B[k, i] + problema.usuario[i].Duracao + problema.Distancias[i, j] - M[k, i, j] * (1 - x[k, i, j]), "Rt6_" + k + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
// Restrição 9 atualizar L
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 1; i <= problema.NumeroDeClientes; i++)
{
model.AddConstr(L[k, i] == B[k, problema.NumeroDeClientes + i] - B[k, i] - problema.usuario[i].Duracao, "Rt8_" + k + "_" + i);
}
}
// Restrição 10 Intervalo do B limitado por T
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
model.AddConstr(B[k, problema.TamanhoMaximo - 1] - B[k, 0] <= problema.LarguraHorizonte, "Rt9_" + k);
}
// Restrição 11 janela de B
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
model.AddConstr(problema.usuario[i].InstanteChegada <= B[k, i], "RtjanelaBe_" + k + "_" + i);
model.AddConstr(B[k, i] <= problema.usuario[i].InstanteSaida, "RtjanelaBl_" + k + "_" + i);
}
}
// Restrição 12 janela de L
for (int i = 1; i <= problema.NumeroDeClientes; i++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
model.AddConstr(problema.Distancias[i, problema.NumeroDeClientes + i] <= L[k, i], "Rt10e_" + i + "_" + k);
model.AddConstr(L[k, i] <= problema.TempoMaximoViagemUsuario, "Rt10l_" + i + "_" + k);
}
}
// Restrição 12 janela Q
for (int i = 1; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
model.AddConstr(Math.Max(0, problema.usuario[i].Carga) <= Q[k, i], "Rt11e_" + i + "_" + k);
model.AddConstr(Q[k, i] <= Math.Min(problema.frota[0].Capacidade, problema.frota[0].Capacidade + problema.usuario[i].Carga), "Rt11l_" + i + "_" + k);
}
}
string Str = Convert.ToString(problema.NumeroDeClientes) + "_" + Convert.ToString(problema.NumeroDeCarros) + Convert.ToString(problema.frota[0].Capacidade);
// Escrever o modelo lp
string caminho1 = @"C:\Users\hcspe\Documents\Doutorado\TeseUberPool\Classe_Rotas_SARP\MSCordeau\modelos\Modelo";
model.Write(Str + "_" + Agora + ".lp");
// Otimizar o modelo
model.Optimize();
// Arquivos
// modelo.Write("C:\Users\hellen\Dropbox\DNA sequencing\codes\DNA_Sequencing_2\Modelos\modelo.lp")
// modelo.Write("C:\Users\hellen\Dropbox\DNA sequencing\codes\DNA_Sequencing_2\Modelos\modelo.mps")
string caminho2 = @"C:\Users\hcspe\Documents\Doutorado\TeseUberPool\Classe_Rotas_SARP\MSCordeau\solucoes\modelo.ilp";
if (model.Get(GRB.IntAttr.Status) == GRB.Status.INFEASIBLE)
{
model.ComputeIIS(); //computa o modelo ilp, infactível linear problem;
model.Write(caminho2);
}
string caminho3 = @"C:\Users\hcspe\Documents\Doutorado\TeseUberPool\Classe_Rotas_SARP\MSCordeau\solucoes\solucaoModelo";
// procurar infactibilidade
if (model.Get(GRB.IntAttr.Status) != GRB.Status.INFEASIBLE)
{
if (model.SolCount != 0)
{
model.Write(caminho3 + Str + "_" + Agora + ".sol");
// modelo.Write("C:\Users\hellen\Dropbox\DNA sequencing\codes\DNA_Sequencing_2\Solucoes\solucao.mst")
problema.SolucaoExata = new int[problema.NumeroDeCarros - 1, problema.TamanhoMaximo, problema.TamanhoMaximo];
int qtdnNula = 0;
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
problema.SolucaoExata[k, i, j] = Convert.ToInt32(x[k, i, j].X);
if (x[k, i, j].X != 0)
{
qtdnNula += 1;
}
}
}
}
problema.SolucaoExataNaoNula = new int[qtdnNula, 3];
int cont = 0;
int[] QtdAtendimentosCarro = new int[problema.NumeroDeCarros - 1];
for (int k = 0; k < problema.NumeroDeCarros; k++)
{
for (int i = 0; i < problema.TamanhoMaximo; i++)
{
for (int j = 0; j < problema.TamanhoMaximo; j++)
{
if (x[k, i, j].X != 0)
{
problema.SolucaoExataNaoNula[cont, 0] = k;
problema.SolucaoExataNaoNula[cont, 1] = i;
problema.SolucaoExataNaoNula[cont, 2] = j;
problema.SolucaoExataNaoNula[cont, 3] = Convert.ToInt32(x[k, i, j].X);
cont += 1;
if (k == 0)
{
QtdAtendimentosCarro[k] += 1;
}
if (k == 1)
{
QtdAtendimentosCarro[k] += 1;
}
}
}
}
}
frota.Ocupacao = new double[problema.NumeroDeCarros, qtdnNula];
for (int i = 0; i < qtdnNula; i++)
{
if (problema.usuario[problema.SolucaoExataNaoNula[i, 1]].Carga > 0)
{
problema.usuario[i].TempoDeViagem = L[problema.SolucaoExataNaoNula[i, 0], problema.SolucaoExataNaoNula[i, 1]].X;
}
}
///////// Escrever os extras, no caso tempo usuario viagem
string caminho4 = @"C:\Users\hcspe\Documents\Doutorado\TeseUberPool\Classe_Rotas_SARP\MSCordeau\Extras\";
caminho4 = caminho4 + Str + "_" + Agora + ".txt";
Stream entrada = File.Create(caminho4);
StreamWriter escritor = new StreamWriter(entrada);
escritor.WriteLine("Tempo Usuario Viagem");
for (int i = 0; i < qtdnNula; i++)
{
escritor.Write(Convert.ToString(problema.usuario[i].TempoDeViagem) + " ");
}
escritor.WriteLine(" ");
entrada.Close();
escritor.Close();
}
}
}
static void Main()
{
try {
GRBEnv env = new GRBEnv("bilinear.log");
GRBModel model = new GRBModel(env);
// Create variables
GRBVar x = model.AddVar(0.0, GRB.INFINITY, 0.0, GRB.CONTINUOUS, "x");
GRBVar y = model.AddVar(0.0, GRB.INFINITY, 0.0, GRB.CONTINUOUS, "y");
GRBVar z = model.AddVar(0.0, GRB.INFINITY, 0.0, GRB.CONTINUOUS, "z");
// Set objective
GRBLinExpr obj = x;
model.SetObjective(obj, GRB.MAXIMIZE);
// Add linear constraint: x + y + z <= 10
model.AddConstr(x + y + z <= 10, "c0");
// Add bilinear inequality: x * y <= 2
model.AddQConstr(x * y <= 2, "bilinear0");
// Add bilinear equality: x * z + y * z == 1
model.AddQConstr(x * z + y * z == 1, "bilinear1");
// Optimize model
try {
model.Optimize();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Failed (as expected) " + e.ErrorCode + ". " + e.Message);
}
model.Set(GRB.IntParam.NonConvex, 2);
model.Optimize();
Console.WriteLine(x.VarName + " " + x.X);
Console.WriteLine(y.VarName + " " + y.X);
Console.WriteLine(z.VarName + " " + z.X);
Console.WriteLine("Obj: " + model.ObjVal + " " + obj.Value);
x.Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.INTEGER);
model.Optimize();
Console.WriteLine(x.VarName + " " + x.X);
Console.WriteLine(y.VarName + " " + y.X);
Console.WriteLine(z.VarName + " " + z.X);
Console.WriteLine("Obj: " + model.ObjVal + " " + obj.Value);
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " + e.Message);
}
}
public HttpResponseMessage Optimize(string RunName)
{
using (var dbConn = new ApplicationDbContext())
{
//Variables for students, semesters, courses, and course/semester offerings
students = dbConn.StudentPreferences.Where(m => m.IsActive == true).Include(m => m.Courses).Include(m => m.Student.CompletedCourses).OrderByDescending(m => m.Student.CompletedCourses.Count()).ToArray();
crssems = dbConn.CourseSemesters.Where(m => m.IsActive == true).Include(m => m.Course).Include(m => m.Semester).ToArray();
courses = crssems.Select(m => m.Course).Distinct().ToArray();
sems = crssems.Select(m => m.Semester).Distinct().OrderBy(m => m.Type).OrderBy(m => m.Year).ToArray();
var completed = dbConn.CompletedCourses.ToList();
try
{
GRBEnv env = new GRBEnv("mip1.log");
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "Course Optimizer");
GRBVar[,] slacks = new GRBVar[courses.Length, sems.Length];
//Assignment of student, course, and semester. Student must have a desire to take the coure, has not taken the course, and the course is offered to be included
GRBVar[,,] CourseAllocation = new GRBVar[students.Length, courses.Length, sems.Length];
for (int i = 0; i < students.Length; i++)
{
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
if (students[i].Courses.Contains(courses[j]) && !completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID) && crssems.Contains(crssems.SingleOrDefault(m => m.Course == courses[j] && m.Semester == sems[k])))
CourseAllocation[i, j, k] = model.AddVar(0, 1, 1, GRB.BINARY, "students." + (i + 1).ToString() + "_Course." + (j + 1).ToString() + "_Semester." + (k + 1).ToString());
else
CourseAllocation[i, j, k] = model.AddVar(0, 0, 1, GRB.BINARY, "students." + (i + 1).ToString() + "_Course." + (j + 1).ToString() + "_Semester." + (k + 1).ToString());
}
}
}
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
model.Update();
//MUST TAKE DESIRED COURSE ONLY ONCE
//Constrains the students to only take courses they desire once and for when the course is offered and does not allow a repeat of a course in another semester
for (int i = 0; i < students.Length; i++)
{
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
if (students[i].Courses.Contains(courses[j]) && !completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID))
{
GRBLinExpr constStudentDesiredCourses = 0.0;
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
if (crssems.Any(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year))
constStudentDesiredCourses.AddTerm(1.0, CourseAllocation[i, j, k]);
}
String sStudentDesiredCourses = "DesiredCourse." + j + 1 + "_Student." + i + 1;
model.AddConstr(constStudentDesiredCourses == 1, sStudentDesiredCourses);
}
}
//MAX COURSES PER SEMESTER
//Constrains the students to only have a maximum number of 2 courses per semester.
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
GRBLinExpr constMaxPerSem = 0.0;
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
if (!completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID) && (crssems.Any(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year)))
constMaxPerSem.AddTerm(1, CourseAllocation[i, j, k]);
}
String sCourseSem = "maxCourseStudent." + i + 1 + "_Semester." + k + 1;
model.AddConstr(constMaxPerSem <= MAX_COURSES_PER_SEMESTER, sCourseSem);
}
//PREREQUISITES
//Constrains the students to take prerequisite courses prior to taking a course that needs the prerequisite
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
if (courses[j].Prerequisites.Any() && students[i].Courses.Contains(courses[j]) && !completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID))
{
foreach (var prereq in courses[j].Prerequisites)
{
int prereqIndex = Array.IndexOf(courses, prereq);
GRBLinExpr coursePrereqConst1 = 0.0;
GRBLinExpr coursePrereqConst2 = 0.0;
if (!completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && m.Course.ID == prereq.ID))
{
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
if (prereqIndex >= 0)
{
coursePrereqConst1.AddTerm(k + 1, CourseAllocation[i, prereqIndex, k]);
coursePrereqConst2.AddTerm(k, CourseAllocation[i, j, k]);
}
}
}
model.AddConstr(coursePrereqConst1, GRB.LESS_EQUAL, coursePrereqConst2, "PREREQ_Student" + i + "_Course+" + j + "_Prereq" + prereqIndex);
}
}
}
}
//SENIORITY
//Students are already ordered from dB query by seniority in descending order and puts a preference to senior students over the next student that desires that
//same course with less seniority.
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
for (int i = 0; i < students.Length - 1; i++)
{
if (students[i].Courses.Contains(courses[j]) && !completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID))
{
int SemsRemain = (students[i].Courses.Count - students[i].Student.CompletedCourses.Count) / 2 + (students[i].Courses.Count - students[i].Student.CompletedCourses.Count) % 2;
for (int n = i + 1; n < students.Length; n++)
{
if (students[n].Courses.Contains(courses[j]) && !completed.Any(m => m.GaTechId == students[n].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID))
{
GRBLinExpr seniority = 0.0;
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
if (crssems.Any(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year))
{
if (k <= SemsRemain)
{
seniority.AddTerm(1.0, CourseAllocation[i, j, k]);
seniority.AddTerm(-1.0, CourseAllocation[n, j, k]);
}
else
{
seniority.AddTerm(-1.0, CourseAllocation[i, j, k]);
seniority.AddTerm(1.0, CourseAllocation[n, j, k]);
}
}
}
model.AddConstr(seniority, GRB.GREATER_EQUAL, 0, "Seniority for Student." + students[i] + "_Course." + courses[j]);
break;
}
}
}
}
}
//Add the slack variable for all semester & course offerings then constrain the maximum number of students
//to take a couse in a semester.
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
if (crssems.Any(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year))
{
slacks[j, k] = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.INTEGER, sems[k].Type.ToString() + "." + sems[k].Year.ToString() + "." + courses[j].Name + ".Slacks");
GRBLinExpr constMaxStudCrsSem = 0.0;
for (int i = 0; i < students.Length; i++)
{
if (!completed.Any(m => m.GaTechId == students[i].GaTechId && courses[j].ID == m.Course_ID))
constMaxStudCrsSem.AddTerm(1.0, CourseAllocation[i, j, k]);
}
model.Update();
constMaxStudCrsSem.AddTerm(-1.0, slacks[j, k]);
model.AddConstr(constMaxStudCrsSem <= crssems.Single(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year).StudentLimit, sems[k].Type.ToString() + "." + sems[k].Year.ToString() + "." + courses[j].Name);
}
}
}
//Add total slack to the optimization model for all courses in the semesters they are offered.
GRBVar totSlack = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 0, GRB.INTEGER, "totSlack");
GRBLinExpr lhs = new GRBLinExpr();
lhs.AddTerm(-1.0, totSlack);
for (int j = 0; j < courses.Length; j++)
{
for (int k = 0; k < sems.Length; k++)
{
if (crssems.Any(m => m.Course.ID == courses[j].ID && m.Semester.Type == sems[k].Type && m.Semester.Year == sems[k].Year))
lhs.AddTerm(1.0, slacks[j, k]);
}
}
model.Update();
model.AddConstr(lhs, GRB.EQUAL, 0, "totSlack");
// Objective: minimize the total slack
GRBLinExpr obj = new GRBLinExpr();
obj.AddTerm(1.0, totSlack);
model.SetObjective(obj);
//Optimize the model to minimize the total slack and maximize students to course offerings based on input variables and constraints.
model.Optimize();
//Write Results optimization results to database
writeResults(CourseAllocation, students, courses, sems, crssems, dbConn, Convert.ToInt32(model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal)), RunName);
//Clean-Up
model.Dispose();
env.Dispose();
}
catch (Exception e)
{
return Request.CreateErrorResponse(HttpStatusCode.InternalServerError, "An Error occured while running the optimization.");
}
}
return Request.CreateResponse(HttpStatusCode.OK);
}
static void Main()
{
try {
// Sample data
// Sets of days and workers
string[] Shifts =
new string[] { "Mon1", "Tue2", "Wed3", "Thu4", "Fri5", "Sat6",
"Sun7", "Mon8", "Tue9", "Wed10", "Thu11", "Fri12", "Sat13",
"Sun14" };
string[] Workers =
new string[] { "Amy", "Bob", "Cathy", "Dan", "Ed", "Fred", "Gu" };
int nShifts = Shifts.Length;
int nWorkers = Workers.Length;
// Number of workers required for each shift
double[] shiftRequirements =
new double[] { 3, 2, 4, 4, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 6, 7, 5 };
// Amount each worker is paid to work one shift
double[] pay = new double[] { 10, 12, 10, 8, 8, 9, 11 };
// Worker availability: 0 if the worker is unavailable for a shift
double[,] availability =
new double[, ] {
{ 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }
};
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "assignment");
// Assignment variables: x[w][s] == 1 if worker w is assigned
// to shift s. Since an assignment model always produces integer
// solutions, we use continuous variables and solve as an LP.
GRBVar[,] x = new GRBVar[nWorkers, nShifts];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
x[w, s] =
model.AddVar(0, availability[w, s], pay[w], GRB.CONTINUOUS,
Workers[w] + "." + Shifts[s]);
}
}
// The objective is to minimize the total pay costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Constraint: assign exactly shiftRequirements[s] workers
// to each shift s
LinkedList <GRBConstr> reqCts = new LinkedList <GRBConstr>();
for (int s = 0; s < nShifts; ++s)
{
GRBLinExpr lhs = 0.0;
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
{
lhs.AddTerm(1.0, x[w, s]);
}
GRBConstr newCt =
model.AddConstr(lhs == shiftRequirements[s], Shifts[s]);
reqCts.AddFirst(newCt);
}
// Optimize
model.Optimize();
int status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (status == GRB.Status.UNBOUNDED)
{
Console.WriteLine("The model cannot be solved "
+ "because it is unbounded");
return;
}
if (status == GRB.Status.OPTIMAL)
{
Console.WriteLine("The optimal objective is " +
model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
return;
}
if ((status != GRB.Status.INF_OR_UNBD) &&
(status != GRB.Status.INFEASIBLE))
{
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
// Add slack variables to make the model feasible
Console.WriteLine("The model is infeasible; adding slack variables");
// Set original objective coefficients to zero
model.SetObjective(new GRBLinExpr());
// Add a new slack variable to each shift constraint so that the shifts
// can be satisfied
LinkedList <GRBVar> slacks = new LinkedList <GRBVar>();
foreach (GRBConstr c in reqCts)
{
GRBColumn col = new GRBColumn();
col.AddTerm(1.0, c);
GRBVar newvar =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 1.0, GRB.CONTINUOUS, col,
c.Get(GRB.StringAttr.ConstrName) + "Slack");
slacks.AddFirst(newvar);
}
// Solve the model with slacks
model.Optimize();
status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if ((status == GRB.Status.INF_OR_UNBD) ||
(status == GRB.Status.INFEASIBLE) ||
(status == GRB.Status.UNBOUNDED))
{
Console.WriteLine("The model with slacks cannot be solved "
+ "because it is infeasible or unbounded");
return;
}
if (status != GRB.Status.OPTIMAL)
{
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
Console.WriteLine("\nSlack values:");
foreach (GRBVar sv in slacks)
{
if (sv.Get(GRB.DoubleAttr.X) > 1e-6)
{
Console.WriteLine(sv.Get(GRB.StringAttr.VarName) + " = " +
sv.Get(GRB.DoubleAttr.X));
}
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
static void Main()
{
try {
// Sample data
// Sets of days and workers
string[] Shifts =
new string[] { "Mon1", "Tue2", "Wed3", "Thu4", "Fri5", "Sat6",
"Sun7", "Mon8", "Tue9", "Wed10", "Thu11", "Fri12", "Sat13",
"Sun14" };
string[] Workers =
new string[] { "Amy", "Bob", "Cathy", "Dan", "Ed", "Fred", "Gu" };
int nShifts = Shifts.Length;
int nWorkers = Workers.Length;
// Number of workers required for each shift
double[] shiftRequirements =
new double[] { 3, 2, 4, 4, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 6, 7, 5 };
// Amount each worker is paid to work one shift
double[] pay = new double[] { 10, 12, 10, 8, 8, 9, 11 };
// Worker availability: 0 if the worker is unavailable for a shift
double[,] availability =
new double[,] { { 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 } };
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "assignment");
// Assignment variables: x[w][s] == 1 if worker w is assigned
// to shift s. Since an assignment model always produces integer
// solutions, we use continuous variables and solve as an LP.
GRBVar[,] x = new GRBVar[nWorkers,nShifts];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w) {
for (int s = 0; s < nShifts; ++s) {
x[w,s] =
model.AddVar(0, availability[w,s], pay[w], GRB.CONTINUOUS,
Workers[w] + "." + Shifts[s]);
}
}
// The objective is to minimize the total pay costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Constraint: assign exactly shiftRequirements[s] workers
// to each shift s
LinkedList<GRBConstr> reqCts = new LinkedList<GRBConstr>();
for (int s = 0; s < nShifts; ++s) {
GRBLinExpr lhs = 0.0;
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
lhs += x[w,s];
GRBConstr newCt =
model.AddConstr(lhs == shiftRequirements[s], Shifts[s]);
reqCts.AddFirst(newCt);
}
// Optimize
model.Optimize();
int status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (status == GRB.Status.UNBOUNDED) {
Console.WriteLine("The model cannot be solved "
+ "because it is unbounded");
return;
}
if (status == GRB.Status.OPTIMAL) {
Console.WriteLine("The optimal objective is " +
model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
return;
}
if ((status != GRB.Status.INF_OR_UNBD) &&
(status != GRB.Status.INFEASIBLE)) {
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
// Add slack variables to make the model feasible
Console.WriteLine("The model is infeasible; adding slack variables");
// Set original objective coefficients to zero
model.SetObjective(new GRBLinExpr());
// Add a new slack variable to each shift constraint so that the shifts
// can be satisfied
LinkedList<GRBVar> slacks = new LinkedList<GRBVar>();
foreach (GRBConstr c in reqCts) {
GRBColumn col = new GRBColumn();
col.AddTerm(1.0, c);
GRBVar newvar =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, 1.0, GRB.CONTINUOUS, col,
c.Get(GRB.StringAttr.ConstrName) + "Slack");
slacks.AddFirst(newvar);
}
// Solve the model with slacks
model.Optimize();
status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if ((status == GRB.Status.INF_OR_UNBD) ||
(status == GRB.Status.INFEASIBLE) ||
(status == GRB.Status.UNBOUNDED)) {
Console.WriteLine("The model with slacks cannot be solved "
+ "because it is infeasible or unbounded");
return;
}
if (status != GRB.Status.OPTIMAL) {
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
Console.WriteLine("\nSlack values:");
foreach (GRBVar sv in slacks) {
if (sv.Get(GRB.DoubleAttr.X) > 1e-6) {
Console.WriteLine(sv.Get(GRB.StringAttr.VarName) + " = " +
sv.Get(GRB.DoubleAttr.X));
}
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
static void Main()
{
try{
// Sample data
int groundSetSize = 10;
double[] objCoef = new double[] { 32, 32, 15, 15, 6, 6, 1, 1, 1, 1 };
double[] knapsackCoef = new double[] { 16, 16, 8, 8, 4, 4, 2, 2, 1, 1 };
double Budget = 33;
int e, status, nSolutions;
// Create environment
GRBEnv env = new GRBEnv("poolsearch_cs.log");
// Create initial model
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.ModelName = "poolsearch_cs";
// Initialize decision variables for ground set:
// x[e] == 1 if element e is chosen
GRBVar[] Elem = model.AddVars(groundSetSize, GRB.BINARY);
model.Set(GRB.DoubleAttr.Obj, Elem, objCoef, 0, groundSetSize);
for (e = 0; e < groundSetSize; e++)
{
Elem[e].VarName = string.Format("El{0}", e);
}
// Constraint: limit total number of elements to be picked to be at most
// Budget
GRBLinExpr lhs = new GRBLinExpr();
for (e = 0; e < groundSetSize; e++)
{
lhs.AddTerm(knapsackCoef[e], Elem[e]);
}
model.AddConstr(lhs, GRB.LESS_EQUAL, Budget, "Budget");
// set global sense for ALL objectives
model.ModelSense = GRB.MAXIMIZE;
// Limit how many solutions to collect
model.Parameters.PoolSolutions = 1024;
// Limit the search space by setting a gap for the worst possible solution that will be accepted
model.Parameters.PoolGap = 0.10;
// do a systematic search for the k-best solutions
model.Parameters.PoolSearchMode = 2;
// save problem
model.Write("poolsearch_cs.lp");
// Optimize
model.Optimize();
// Status checking
status = model.Status;
if (status == GRB.Status.INF_OR_UNBD ||
status == GRB.Status.INFEASIBLE ||
status == GRB.Status.UNBOUNDED)
{
Console.WriteLine("The model cannot be solved " +
"because it is infeasible or unbounded");
return;
}
if (status != GRB.Status.OPTIMAL)
{
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status {0}", status);
return;
}
// Print best selected set
Console.WriteLine("Selected elements in best solution:");
Console.Write("\t");
for (e = 0; e < groundSetSize; e++)
{
if (Elem[e].X < .9)
{
continue;
}
Console.Write("El{0} ", e);
}
Console.WriteLine();
// Print number of solutions stored
nSolutions = model.SolCount;
Console.WriteLine("Number of solutions found: {0}", nSolutions);
// Print objective values of solutions
for (e = 0; e < nSolutions; e++)
{
model.Parameters.SolutionNumber = e;
Console.Write("{0} ", model.PoolObjVal);
if (e % 15 == 14)
{
Console.WriteLine();
}
}
Console.WriteLine();
// Print fourth best set if available
if (nSolutions >= 4)
{
model.Parameters.SolutionNumber = 3;
Console.WriteLine("Selected elements in fourth best solution:");
Console.Write("\t");
for (e = 0; e < groundSetSize; e++)
{
if (Elem[e].Xn < .9)
{
continue;
}
Console.Write("El{0} ", e);
}
Console.WriteLine();
}
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: {0}. {1}", e.ErrorCode, e.Message);
}
}
public static void build_initial_model(bool lp_relax)
{
env = new GRBEnv(true);
env.Set("LogFile", "Recoloracao.log");
env.Set(GRB.IntParam.LogToConsole, 0);
env.Start();
model = new GRBModel(env);
model.ModelName = "Recoloracao";
model.Set(GRB.IntParam.Threads, 1);
model.Set(GRB.IntParam.Method, 1);
model.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, 1800);
X = new GRBVar[input.nVertices, input.nCores];
var obj = new GRBLinExpr();
for (int i = 0; i < input.nVertices; i++)
{
for (int j = 0; j < input.nCores; j++)
{
string nome = "X_ " + i.ToString() + "_c " + j.ToString();
if (lp_relax)
{
X[i, j] = model.AddVar(0.0, 1.0, 1.0, GRB.CONTINUOUS, nome);
}
else
{
X[i, j] = model.AddVar(0.0, 1.0, 1.0, GRB.BINARY, nome);
}
if (input.caminhoColorido[i] != j + 1)
{
obj.AddTerm(1, X[i, j]);
}
}
}
model.SetObjective(obj, GRB.MINIMIZE);
// Restrição 1
for (int i = 0; i < input.nVertices; i++)
{
GRBLinExpr soma = new GRBLinExpr();
for (int c = 0; c < input.nCores; c++)
{
soma.AddTerm(1.0, X[i, c]);
}
model.AddConstr(soma, GRB.EQUAL, 1, "Cor vértice" + i);
}
// Restrição 2
for (int p = 0; p < input.nVertices - 2; p++)
{
for (int r = p + 2; r < input.nVertices; r++)
{
for (int q = p + 1; q < r; q++)
{
for (int k = 0; k < input.nCores; k++)
{
model.AddConstr(X[p, k] - X[q, k] + X[r, k], GRB.LESS_EQUAL, 1, "p" + p + "-q" + q + "-r" + r + "-k" + k);
}
}
}
}
}
static void Main()
{
try {
// Nutrition guidelines, based on
// USDA Dietary Guidelines for Americans, 2005
// http://www.health.gov/DietaryGuidelines/dga2005/
string[] Categories =
new string[] { "calories", "protein", "fat", "sodium" };
int nCategories = Categories.Length;
double[] minNutrition = new double[] { 1800, 91, 0, 0 };
double[] maxNutrition = new double[] { 2200, GRB.INFINITY, 65, 1779 };
// Set of foods
string[] Foods =
new string[] { "hamburger", "chicken", "hot dog", "fries",
"macaroni", "pizza", "salad", "milk", "ice cream" };
int nFoods = Foods.Length;
double[] cost =
new double[] { 2.49, 2.89, 1.50, 1.89, 2.09, 1.99, 2.49, 0.89,
1.59 };
// Nutrition values for the foods
double[,] nutritionValues = new double[,] {
{ 410, 24, 26, 730 }, // hamburger
{ 420, 32, 10, 1190 }, // chicken
{ 560, 20, 32, 1800 }, // hot dog
{ 380, 4, 19, 270 }, // fries
{ 320, 12, 10, 930 }, // macaroni
{ 320, 15, 12, 820 }, // pizza
{ 320, 31, 12, 1230 }, // salad
{ 100, 8, 2.5, 125 }, // milk
{ 330, 8, 10, 180 } // ice cream
};
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "diet");
// Create decision variables for the nutrition information,
// which we limit via bounds
GRBVar[] nutrition = new GRBVar[nCategories];
for (int i = 0; i < nCategories; ++i) {
nutrition[i] =
model.AddVar(minNutrition[i], maxNutrition[i], 0, GRB.CONTINUOUS,
Categories[i]);
}
// Create decision variables for the foods to buy
GRBVar[] buy = new GRBVar[nFoods];
for (int j = 0; j < nFoods; ++j) {
buy[j] =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, cost[j], GRB.CONTINUOUS, Foods[j]);
}
// The objective is to minimize the costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Nutrition constraints
for (int i = 0; i < nCategories; ++i) {
GRBLinExpr ntot = 0.0;
for (int j = 0; j < nFoods; ++j)
ntot += nutritionValues[j,i] * buy[j];
model.AddConstr(ntot == nutrition[i], Categories[i]);
}
// Solve
model.Optimize();
PrintSolution(model, buy, nutrition);
Console.WriteLine("\nAdding constraint: at most 6 servings of dairy");
model.AddConstr(buy[7] + buy[8] <= 6.0, "limit_dairy");
// Solve
model.Optimize();
PrintSolution(model, buy, nutrition);
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
static void Main(string[] args)
{
string[] filePaths = Directory.GetFiles(@"./", "*.json");
foreach (string arquivo in filePaths)
{
//Deserializar o arquivo Json para o c#
var json = File.ReadAllText(arquivo);
Parametros instancia = JsonConvert.DeserializeObject <Parametros>(json);
//Modelo
GRBEnv ambiente = new GRBEnv();
GRBModel modelo = new GRBModel(ambiente);
modelo.ModelName = "Crew Scheduling Problem";
//número grande
int M = 1000;
//Variáveis
//fração da tarefa i que o membro de equipe n completa na data j
GRBVar[,,] x = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "x_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//fração da tarefa i que é completada na data j
GRBVar[,] x3 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x3[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "x3_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se alguma tarefa i é completada na data j
GRBVar[,] x2 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x2[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.BINARY, "x2_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se a tarefa i é concluída dentro do horizonte de planejamento
GRBVar[] x4 = new GRBVar[instancia.task];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
x4[i] = modelo.AddVar(0, 1, -instancia.c[i] * 2, GRB.BINARY, "x4_" + i);
}
//variável fantasma
GRBVar[] vf = new GRBVar[instancia.task];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
vf[i] = modelo.AddVar(1, 1, instancia.c[i] * 2, GRB.BINARY, "vf_" + i);
}
//1 se o membro de equipe n está trabalhando na tarefa i na data j mas não na data j+1
GRBVar[,,] x5 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x5[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.1, GRB.BINARY, "x5_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//1 se parte da tarefa i é completada na data j mas não na data j+1
GRBVar[,] x6 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x6[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.9, GRB.BINARY, "x6_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se o membro da equipe n vai trabalhar na data j
GRBVar[,] y = new GRBVar[instancia.crew, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
y[n, j] = modelo.AddVar(0, 1, instancia.hours_per_shift, GRB.BINARY, "y_" + n + "_" + j);
}
}
//1 se membro da equipe n trabalha na tarefa i na data j
GRBVar[,,] z = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
z[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.5, GRB.BINARY, "z_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//1 se o membro de equipe n trabalha na tarefa i
GRBVar[,] z1 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
z1[n, i] = modelo.AddVar(0, 1, 0.1, GRB.BINARY, "z1_" + n + "_" + i);
}
}
//1 se o membro de equipe n trabalha no local técnico p na data j
GRBVar[,,] w = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.BINARY, "w_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//1 se o membro de equipe n precisa de transporte entre o local técnico o e o local q na instancia.date j
GRBVar[,,,] v = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
v[n, p, q, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.BINARY, "v_" + n + "_" + p + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
}
//se a equipe n precisa de transporte para o local técnico p de outro local técnico na data j
GRBVar[,,] w1 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w1[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.BINARY, "w1_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//se a equipe n precisa de transporte do local técnico p para outro local técnico
GRBVar[,,] w2 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w2[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.BINARY, "w2_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//Função objetivo
modelo.ModelSense = GRB.MINIMIZE;
//Restrições
GRBLinExpr exp = 0.0;
GRBLinExpr exp2 = 0.0;
GRBLinExpr exp3 = 0.0;
//Restrições com relação a tarefa
//restrição 2
//a tarefa deve ser concluída dentro do horizonte de planejamento
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
}
modelo.AddConstr(exp == x4[i], "R2_" + i);
}
//restrição 3
//o número total de horas por turno não deve ser excedido
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.Clear();
exp2.Clear();
exp3.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.c[i], x[n, i, j]);
}
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp2.AddTerm(2 * instancia.tm[p], w[n, p, j]);
exp2.AddTerm(-instancia.tm[p], w1[n, p, j]);
exp2.AddTerm(-instancia.tm[p], w2[n, p, j]);
}
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp3.AddTerm(instancia.tr[p, q], v[n, p, q, j]);
}
}
modelo.AddConstr(exp + exp2 + exp3 <= instancia.hours_per_shift, "R3_" + j + "_" + n);
}
}
//restrição 4
//a soma das frações das tarefas locadas não pode exceder o total para completar a tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(x2[i, j] >= exp, "R4_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 5
//soma de das frações dos membros e equipe num dado dia deve ser igual a x3
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(x3[i, j] == exp, "R5_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 6
//a tarefa i deve ser completada dentro do horizonte de planejamento se gi=1
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
modelo.AddConstr(x4[i] >= instancia.g[i], "R6_" + i);
}
//restrição 7
//fração da tarefa que é completada num dado dia não deve exceder X4
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(x4[i] >= x[n, i, j], "R7_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 8
//um membro de equipe não pode ser locado a uma tarefa em um dia em que ele não trabalha
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(y[n, j] >= z[n, i, j], "R8_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 9
//se o membro de equipe é locado para uma tarefa então z=1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] >= x[n, i, j], "R9_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 10
//a variável z não pode ser 1 se a equipe n não trabalha num dado dia
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] <= M * x[n, i, j], "R10_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 11
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z1[n, i] >= z[n, i, j], "R11_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//Restrições de gerenciemanto
//restrição 12
//preferencalmente uma tarefa deve concluida pela mesma pessoa que começou trabalhando nela
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date - 1; j++)
{
modelo.AddConstr(x5[n, i, j] >= z[n, i, j] - z[n, i, j + 1], "R12_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 13
//uma penalidade será dada ao planejamento se a tarefa i é completada em dias não consecutivos
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date - 1; j++)
{
modelo.AddConstr(x6[i, j] >= x2[i, j] - x2[i, j + 1], "R13_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 14
//o número mínimo de membros de equipe que podem trabalhar simultaneamente em uma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= instancia.d1[i] * x2[i, j], "R14_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 15
//o número máximo de membros de equipe que podem trablhar simultaneamente em uma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= instancia.d2[i] * x2[i, j], "R15_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 16
//número mínimo de membros para trabalhar em um tarefa deve ser respeitado
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(x[n, i, j] <= x3[i, j] / instancia.d1[i], "R16_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 17
//membros de equipe não podem trabalhar em dias em que eles não estão disponíveis
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] <= instancia.e[n, j], "R17_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//Restrições com relação a competência
//restrição 18
//a combinação do nível de competencias de todos os membros
//de equipe deve ser suficiente para cada tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm3[n, k], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= x2[i, j] * instancia.bo[i, k] * instancia.level_total, "R18_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//restrição 19
//pelo menos um membro de equipe deve ter nível 3 de competencia para a tarefa i
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm[n, k], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= x2[i, j] * instancia.bo[i, k], "R19_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//restrição 20
//pelo menos um mebro de equipe tem nível de competencia 3 se vários membros de equipe trabalham na mesma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
exp2.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm[n, k], x[n, i, j]);
exp2.AddTerm(instancia.bm2[n, k], x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= exp2 * (double)(1 / instancia.d1[i]), "R20_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//Restrições com relação ao transporte
//restrição 21
//cada membro de equipe trabalha em um local técnico em que a tarefa está localizada
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.tp[i, p], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(w[n, p, j] <= exp, "R21_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 22
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.tp[i, p], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(w[n, p, j] * M >= exp, "R22_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 23
//o membro de equipe só é transportado entre os locais técnicos que as tarefas dele estão localizadas
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= w[n, p, j] * M, "R23_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 24
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= w[n, q, j] * M, "R24_" + n + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
//restrição 25
//se o membro de equipe trabalha em mais do que um local técninco durante o turno
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(w1[n, q, j] == exp, "R25_" + n + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
//restrição 26
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(w2[n, p, j] == exp, "R26_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 27
//cada membro de equipe pode apenas ser transportado de e para cada local técnico uma vez por dia
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(w1[n, p, j] <= 1, "R27_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 28
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(w2[n, p, j] <= 1, "R28_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 29
//funcionário será transportado apenas uma vez do e para o depósito
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(2, w[n, p, j]);
exp.AddTerm(-1, w1[n, p, j]);
exp.AddTerm(-1, w2[n, p, j]);
}
modelo.AddConstr(exp == 2 * y[n, j], "R29_" + n + "_" + j);
}
}
//aleatório
int semente = 0;
Random aleatorio = new Random(semente);
//relógio
Stopwatch relogio = new Stopwatch();
//variável para contar quantidade de soluções sem melhoria
int sem_melhoria = 0;
//variável para guardar melhor scenário
int melhorCenario = 0;
//variável para guardar número de cenários
int num_scenarios = 5;
//função que gera números aleatórios sem repetir
int[] AleatorioaSemRepetir(int quantidade, int minimo, int maximo)
{
int sorteado;
int[] NoRepet = new int[quantidade];
int posicao = 0;
List <int> guarda = new List <int>();
while (posicao < quantidade)
{
sorteado = aleatorio.Next(minimo, maximo);
if (!guarda.Contains(sorteado))
{
guarda.Add(sorteado);
NoRepet[posicao] = sorteado;
posicao++;
}
}
return(NoRepet);
}
//pega a primeira solução factível do gurobi
relogio.Start();
modelo.Parameters.SolutionLimit = 1;
modelo.Optimize();
//matriz para guardar melhor z
double[,,] melhor_z = new double[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
melhor_z[n, i, j] = z[n, i, j].X;
}
}
}
//melhor FO
double bestFO = modelo.ObjVal;
//mudar o gurobi para voltar a resolver o problema por completo
modelo.Parameters.SolutionLimit = 2000000000;
modelo.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, 7200);
//função fix and optimize para datas
void multiCenariosFixAndOptimizeData(int num_scenarios)
{
// variável para guardar número de cenários
int scenarios = 0;
//seta o parâmetro do modelo para multiplos scenários
modelo.NumScenarios = num_scenarios;
//quantas datas ficarão fixas
int datasFixas = instancia.date - 2;
//vetros que irá guardar datas sorteadas para serem fixas
int[] vetorDatas = new int[datasFixas];
//criar os cenários a serem otimizados pelo Gurobi
while (scenarios < num_scenarios)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = scenarios;
//sorteia datas que serão fixadas
vetorDatas = AleatorioaSemRepetir(datasFixas, 0, instancia.date);
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
if (vetorDatas.Contains(j))
{
z[n, i, j].ScenNUB = melhor_z[n, i, j];
z[n, i, j].ScenNLB = melhor_z[n, i, j];
}
else
{
z[n, i, j].Start = melhor_z[n, i, j];
}
}
}
}
semente++;
scenarios++;
}
// Solve multi-scenario model
modelo.Optimize();
// descobrir qual melhor cenário
for (int s = 0; s < num_scenarios; s++)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = s;
// o comando modelo.ScenNObjVal devolve o valor da função objetivo do cenário atual
double atual_FO = modelo.ScenNObjVal;
if (atual_FO < bestFO)
{
//atualiza melhor cenário e melhor FO
bestFO = atual_FO;
melhorCenario = s;
}
else
{
sem_melhoria++;
}
}
//atualiza a melhor solução de z
modelo.Parameters.ScenarioNumber = melhorCenario;
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
melhor_z[n, i, j] = z[n, i, j].ScenNX;
}
}
}
}
// Fix and Optimize Datas
//int num_scenarios = 5;
//while (sem_melhoria < 20)
//{
// multiCenariosFixAndOptimizeData(num_scenarios);
// //escreve no console os cenários e suas respectivas FOs
// for (int i = 0; i < num_scenarios; i++)
// {
// modelo.Parameters.ScenarioNumber = i;
// Console.WriteLine("Solucao para cenario" + i.ToString() + ":" + modelo.ScenNObjVal.ToString());
// }
//}
//relogio.Stop();
////a variável novoModelo recebe o modelo com melhor cenário
//modelo.Parameters.ScenarioNumber = melhorCenario;
//System.Console.WriteLine("Melhor FO:" + modelo.ObjVal.ToString());
//System.Console.WriteLine($"Tempo total {relogio.ElapsedMilliseconds / 1000} segundos");
//Função Fix and Optimize equipes
void multiCenariosFixAndOptimizeEquipes(int num_scenarios)
{
// variável para guardar número de cenários
int scenarios = 0;
//seta o parâmetro do modelo para multiplos scenários
modelo.NumScenarios = num_scenarios;
//quantas datas ficarão fixas
int equipesFixas = instancia.crew - 2;
//vetros que irá guardar datas sorteadas para serem fixas
int[] vetorEquipes = new int[equipesFixas];
//criar os cenários a serem otimizados pelo Gurobi
while (scenarios < num_scenarios)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = scenarios;
//sorteia datas que serão fixadas
vetorEquipes = AleatorioaSemRepetir(equipesFixas, 0, instancia.crew);
foreach (int n in vetorEquipes)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
z[n, i, j].ScenNUB = melhor_z[n, i, j];
z[n, i, j].ScenNLB = melhor_z[n, i, j];
}
}
}
semente++;
scenarios++;
}
// Solve multi-scenario model
modelo.Optimize();
// descobrir qual melhor cenário
for (int s = 0; s < num_scenarios; s++)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = s;
// o comando modelo.ScenNObjVal devolve o valor da função objetivo do cenário atual
double atual_FO = modelo.ScenNObjVal;
if (atual_FO < bestFO)
{
//atualiza melhor cenário e melhor FO
bestFO = atual_FO;
melhorCenario = s;
}
else
{
sem_melhoria++;
}
}
modelo.Parameters.ScenarioNumber = melhorCenario;
//atualiza a melhor solução de z
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
melhor_z[n, i, j] = z[n, i, j].ScenNX;
}
}
}
}
// Fix and Optimize equipes
//int num_scenarios = 5;
//while (sem_melhoria < 20)
//{
// multiCenariosFixAndOptimizeEquipes(num_scenarios);
// //escreve no console os cenários e suas respectivas FOs
// for (int i = 0; i < num_scenarios; i++)
// {
// modelo.Parameters.ScenarioNumber = i;
// Console.WriteLine("Solucao para cenario" + i.ToString() + ":" + modelo.ScenNObjVal.ToString());
// }
//}
//relogio.Stop();
////a variável novoModelo recebe o modelo com melhor cenário
//modelo.Parameters.ScenarioNumber = melhorCenario;
//System.Console.WriteLine("Melhor FO:" + modelo.ObjVal.ToString());
//System.Console.WriteLine($"Tempo total {relogio.ElapsedMilliseconds / 1000} segundos");
// Função Fix and Optimize Tarefas
void multiCenariosFixAndOptimizeTarefas(int num_scenarios)
{
// variável para guardar número de cenários
int scenarios = 0;
//seta o parâmetro do modelo para multiplos scenários
modelo.NumScenarios = num_scenarios;
//quantas datas ficarão fixas
int tarefasFixas = instancia.task - 2;
//vetros que irá guardar datas sorteadas para serem fixas
int[] vetorTarefas = new int[tarefasFixas];
//criar os cenários a serem otimizados pelo Gurobi
while (scenarios < num_scenarios)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = scenarios;
//sorteia datas que serão fixadas
vetorTarefas = AleatorioaSemRepetir(tarefasFixas, 0, instancia.task);
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
foreach (int i in vetorTarefas)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
z[n, i, j].ScenNUB = melhor_z[n, i, j];
z[n, i, j].ScenNLB = melhor_z[n, i, j];
}
}
}
semente++;
scenarios++;
}
// Solve multi-scenario model
modelo.Optimize();
}
// Fix and Optimize tarefas
while (sem_melhoria < 50)
{
//desfixar variáveis z
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
z[n, i, j].LB = 0.0;
z[n, i, j].UB = 1.0;
}
}
}
multiCenariosFixAndOptimizeTarefas(num_scenarios);
for (int s = 0; s < num_scenarios; s++)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = s;
double atualFO = modelo.ScenNObjVal;
if (atualFO < bestFO)
{
bestFO = atualFO;
melhorCenario = s;
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
melhor_z[n, i, j] = z[n, i, j].ScenNX;
}
}
}
}
}
//escreve no console os cenários e suas respectivas FOs
for (int i = 0; i < num_scenarios; i++)
{
modelo.Parameters.ScenarioNumber = i;
Console.WriteLine("Solucao para cenario " + i.ToString() + ":" + modelo.ScenNObjVal.ToString());
}
}
relogio.Stop();
//a variável novoModelo recebe o modelo com melhor cenário
modelo.Parameters.ScenarioNumber = melhorCenario;
System.Console.WriteLine("Melhor FO:" + modelo.ScenNObjVal.ToString());
System.Console.WriteLine("Melhor FO:" + bestFO.ToString());
System.Console.WriteLine($"Tempo total {relogio.ElapsedMilliseconds / 1000} segundos");
// Seta classe Resultados
Resultado resultado = new Resultado();
resultado.nome = arquivo;
resultado.segundos = relogio.ElapsedMilliseconds / 1000;
resultado.valor = modelo.ObjVal;
string output = JsonConvert.SerializeObject(resultado);
System.IO.File.AppendAllText("final.txt", output);
}
}
static void Main()
{
try {
// Sample data
// Sets of days and workers
string[] Shifts =
new string[] { "Mon1", "Tue2", "Wed3", "Thu4", "Fri5", "Sat6",
"Sun7", "Mon8", "Tue9", "Wed10", "Thu11", "Fri12", "Sat13",
"Sun14" };
string[] Workers =
new string[] { "Amy", "Bob", "Cathy", "Dan", "Ed", "Fred", "Gu" };
int nShifts = Shifts.Length;
int nWorkers = Workers.Length;
// Number of workers required for each shift
double[] shiftRequirements =
new double[] { 3, 2, 4, 4, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 6, 7, 5 };
// Amount each worker is paid to work one shift
double[] pay = new double[] { 10, 12, 10, 8, 8, 9, 11 };
// Worker availability: 0 if the worker is unavailable for a shift
double[,] availability =
new double[,] { { 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0 },
{ 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1 },
{ 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 } };
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "assignment");
// Assignment variables: x[w][s] == 1 if worker w is assigned
// to shift s. Since an assignment model always produces integer
// solutions, we use continuous variables and solve as an LP.
GRBVar[,] x = new GRBVar[nWorkers,nShifts];
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w) {
for (int s = 0; s < nShifts; ++s) {
x[w,s] =
model.AddVar(0, availability[w,s], pay[w], GRB.CONTINUOUS,
Workers[w] + "." + Shifts[s]);
}
}
// The objective is to minimize the total pay costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Constraint: assign exactly shiftRequirements[s] workers
// to each shift s
for (int s = 0; s < nShifts; ++s) {
GRBLinExpr lhs = 0.0;
for (int w = 0; w < nWorkers; ++w)
lhs += x[w, s];
model.AddConstr(lhs == shiftRequirements[s], Shifts[s]);
}
// Optimize
model.Optimize();
int status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (status == GRB.Status.UNBOUNDED) {
Console.WriteLine("The model cannot be solved "
+ "because it is unbounded");
return;
}
if (status == GRB.Status.OPTIMAL) {
Console.WriteLine("The optimal objective is " +
model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
return;
}
if ((status != GRB.Status.INF_OR_UNBD) &&
(status != GRB.Status.INFEASIBLE)) {
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " + status);
return;
}
// Do IIS
Console.WriteLine("The model is infeasible; computing IIS");
LinkedList<string> removed = new LinkedList<string>();
// Loop until we reduce to a model that can be solved
while (true) {
model.ComputeIIS();
Console.WriteLine("\nThe following constraint cannot be satisfied:");
foreach (GRBConstr c in model.GetConstrs()) {
if (c.Get(GRB.IntAttr.IISConstr) == 1) {
Console.WriteLine(c.Get(GRB.StringAttr.ConstrName));
// Remove a single constraint from the model
removed.AddFirst(c.Get(GRB.StringAttr.ConstrName));
model.Remove(c);
break;
}
}
Console.WriteLine();
model.Optimize();
status = model.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (status == GRB.Status.UNBOUNDED) {
Console.WriteLine("The model cannot be solved "
+ "because it is unbounded");
return;
}
if (status == GRB.Status.OPTIMAL) {
break;
}
if ((status != GRB.Status.INF_OR_UNBD) &&
(status != GRB.Status.INFEASIBLE)) {
Console.WriteLine("Optimization was stopped with status " +
status);
return;
}
}
Console.WriteLine("\nThe following constraints were removed "
+ "to get a feasible LP:");
foreach (string s in removed) {
Console.Write(s + " ");
}
Console.WriteLine();
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
public Dictionary <EdgePair, Double> Solve(FCTPGraph ti)
{
Dictionary <EdgePair, Double> edgeFlows = new Dictionary <EdgePair, Double>();
Dictionary <String, Edge> edgeMap = new Dictionary <String, Edge>();
Dictionary <String, GRBVar> varMap = new Dictionary <String, GRBVar>();
String currentVar = "";
try {
//Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
env.Set(GRB.IntParam.LogToConsole, 0);
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "tranportation");
//edges
foreach (Edge e in ti.Edges)
{
String xij = edgeVarName(e.Source, e.Sink);
edgeMap.Add(xij, e);
GRBVar var = model.AddVar(0, GRB.INFINITY, e.C, GRB.CONTINUOUS, xij);
varMap.Add(xij, var);
}
//objective min Sum cij xij
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, GRB.MINIMIZE);
//integrate variables
model.Update();
//supply constraints
foreach (Node source in ti.Sources)
{
GRBLinExpr sourceConstraint = new GRBLinExpr();
foreach (Node sink in ti.Sinks)
{
String name = edgeVarName(source.Id, sink.Id);
sourceConstraint.AddTerm(1, varMap[name]);
}
model.AddConstr(sourceConstraint, GRB.EQUAL, source.Amount, "");
}
//demand constraints
foreach (Node sink in ti.Sinks)
{
GRBLinExpr sinkConstraint = new GRBLinExpr();
foreach (Node source in ti.Sources)
{
String name = edgeVarName(source.Id, sink.Id);
sinkConstraint.AddTerm(1, varMap[name]);
}
model.AddConstr(sinkConstraint, GRB.EQUAL, sink.Amount, "");
}
//update constraints
model.Update();
model.Write("mipTranportationGurobi.lp");
env.Set(GRB.IntParam.Threads, 1);
model.Optimize();
bool status = model.Get(GRB.IntAttr.Status) == GRB.Status.OPTIMAL;
Console.WriteLine("Status: " + status);
foreach (String s in edgeMap.Keys)
{
currentVar = s;
double flow = varMap[s].Get(GRB.DoubleAttr.X);
Edge e = edgeMap[s];
EdgePair ep = new EdgePair(e.Source, e.Sink);
edgeFlows.Add(ep, flow);
}
model.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.Out.WriteLine(currentVar + " - is current var");
Console.Out.WriteLine(e.ErrorCode);
Console.Out.WriteLine(e.ToString());
}
return(edgeFlows);
}
static void Main()
{
try {
// Nutrition guidelines, based on
// USDA Dietary Guidelines for Americans, 2005
// http://www.health.gov/DietaryGuidelines/dga2005/
string[] Categories =
new string[] { "calories", "protein", "fat", "sodium" };
int nCategories = Categories.Length;
double[] minNutrition = new double[] { 1800, 91, 0, 0 };
double[] maxNutrition = new double[] { 2200, GRB.INFINITY, 65, 1779 };
// Set of foods
string[] Foods =
new string[] { "hamburger", "chicken", "hot dog", "fries",
"macaroni", "pizza", "salad", "milk", "ice cream" };
int nFoods = Foods.Length;
double[] cost =
new double[] { 2.49, 2.89, 1.50, 1.89, 2.09, 1.99, 2.49, 0.89,
1.59 };
// Nutrition values for the foods
double[,] nutritionValues = new double[, ] {
{ 410, 24, 26, 730 }, // hamburger
{ 420, 32, 10, 1190 }, // chicken
{ 560, 20, 32, 1800 }, // hot dog
{ 380, 4, 19, 270 }, // fries
{ 320, 12, 10, 930 }, // macaroni
{ 320, 15, 12, 820 }, // pizza
{ 320, 31, 12, 1230 }, // salad
{ 100, 8, 2.5, 125 }, // milk
{ 330, 8, 10, 180 } // ice cream
};
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "diet");
// Create decision variables for the nutrition information,
// which we limit via bounds
GRBVar[] nutrition = new GRBVar[nCategories];
for (int i = 0; i < nCategories; ++i)
{
nutrition[i] =
model.AddVar(minNutrition[i], maxNutrition[i], 0, GRB.CONTINUOUS,
Categories[i]);
}
// Create decision variables for the foods to buy
GRBVar[] buy = new GRBVar[nFoods];
for (int j = 0; j < nFoods; ++j)
{
buy[j] =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, cost[j], GRB.CONTINUOUS, Foods[j]);
}
// The objective is to minimize the costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Nutrition constraints
for (int i = 0; i < nCategories; ++i)
{
GRBLinExpr ntot = 0.0;
for (int j = 0; j < nFoods; ++j)
{
ntot.AddTerm(nutritionValues[j, i], buy[j]);
}
model.AddConstr(ntot == nutrition[i], Categories[i]);
}
// Solve
model.Optimize();
PrintSolution(model, buy, nutrition);
Console.WriteLine("\nAdding constraint: at most 6 servings of dairy");
model.AddConstr(buy[7] + buy[8] <= 6.0, "limit_dairy");
// Solve
model.Optimize();
PrintSolution(model, buy, nutrition);
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " +
e.Message);
}
}
static void Main()
{
try {
// Warehouse demand in thousands of units
double[] Demand = new double[] { 15, 18, 14, 20 };
// Plant capacity in thousands of units
double[] Capacity = new double[] { 20, 22, 17, 19, 18 };
// Fixed costs for each plant
double[] FixedCosts =
new double[] { 12000, 15000, 17000, 13000, 16000 };
// Transportation costs per thousand units
double[,] TransCosts =
new double[, ] {
{ 4000, 2000, 3000, 2500, 4500 },
{ 2500, 2600, 3400, 3000, 4000 },
{ 1200, 1800, 2600, 4100, 3000 },
{ 2200, 2600, 3100, 3700, 3200 }
};
// Number of plants and warehouses
int nPlants = Capacity.Length;
int nWarehouses = Demand.Length;
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "facility");
// Plant open decision variables: open[p] == 1 if plant p is open.
GRBVar[] open = new GRBVar[nPlants];
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
open[p] = model.AddVar(0, 1, FixedCosts[p], GRB.BINARY, "Open" + p);
}
// Transportation decision variables: how much to transport from
// a plant p to a warehouse w
GRBVar[,] transport = new GRBVar[nWarehouses, nPlants];
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w)
{
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
transport[w, p] =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, TransCosts[w, p], GRB.CONTINUOUS,
"Trans" + p + "." + w);
}
}
// The objective is to minimize the total fixed and variable costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Production constraints
// Note that the right-hand limit sets the production to zero if
// the plant is closed
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
GRBLinExpr ptot = 0.0;
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w)
{
ptot.AddTerm(1.0, transport[w, p]);
}
model.AddConstr(ptot <= Capacity[p] * open[p], "Capacity" + p);
}
// Demand constraints
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w)
{
GRBLinExpr dtot = 0.0;
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
dtot.AddTerm(1.0, transport[w, p]);
}
model.AddConstr(dtot == Demand[w], "Demand" + w);
}
// Guess at the starting point: close the plant with the highest
// fixed costs; open all others
// First, open all plants
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
open[p].Set(GRB.DoubleAttr.Start, 1.0);
}
// Now close the plant with the highest fixed cost
Console.WriteLine("Initial guess:");
double maxFixed = -GRB.INFINITY;
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
if (FixedCosts[p] > maxFixed)
{
maxFixed = FixedCosts[p];
}
}
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
if (FixedCosts[p] == maxFixed)
{
open[p].Set(GRB.DoubleAttr.Start, 0.0);
Console.WriteLine("Closing plant " + p + "\n");
break;
}
}
// Use barrier to solve root relaxation
model.GetEnv().Set(GRB.IntParam.Method, GRB.METHOD_BARRIER);
// Solve
model.Optimize();
// Print solution
Console.WriteLine("\nTOTAL COSTS: " + model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
Console.WriteLine("SOLUTION:");
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
{
if (open[p].Get(GRB.DoubleAttr.X) == 1.0)
{
Console.WriteLine("Plant " + p + " open:");
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w)
{
if (transport[w, p].Get(GRB.DoubleAttr.X) > 0.0001)
{
Console.WriteLine(" Transport " +
transport[w, p].Get(GRB.DoubleAttr.X) +
" units to warehouse " + w);
}
}
}
else
{
Console.WriteLine("Plant " + p + " closed!");
}
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " + e.Message);
}
}
static void Main(string[] args)
{
//Deserializar o arquivo Json para o c#
//JavaScriptSerializer serializer = new System.Web.Script.Serialization.JavaScriptSerializer();
var json = File.ReadAllText("C:\\Users\\ruany\\Documents\\dissertacao\\gerador-instancias\\instanciaT11E8D10F6.json");
Parametros instancia = JsonConvert.DeserializeObject <Parametros>(json);
// matrizes que irão guardar as soluções do Relax and Fix
double[,,] matriz_RaF_x = new double[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
double[,] matriz_RaF_x3 = new double[instancia.task, instancia.date];
double[,] matriz_RaF_x2 = new double[instancia.task, instancia.date];
double[] matriz_RaF_x4 = new double[instancia.task];
double[,,] matriz_RaF_x5 = new double[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
double[,] matriz_RaF_x6 = new double[instancia.task, instancia.date];
double[,] matriz_RaF_y = new double[instancia.crew, instancia.date];
double[,,] matriz_RaF_z = new double[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
double[,] matriz_RaF_z1 = new double[instancia.crew, instancia.task];
double[,,] matriz_RaF_w = new double[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
double[,,,] matriz_RaF_v = new double[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.technical_place, instancia.date];
double[,,] matriz_RaF_w1 = new double[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
double[,,] matriz_RaF_w2 = new double[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
//tempo por iteração
double tempo_iteracao, tempo_total;
//status de cada iteração
int status_RF;
//lista
List <double> lista_RF = new List <double>();
double soma_RF = 0;
//função Relax and Fix
void modelo_RelaxAndFixData(int iteracao)
{
//Modelo
GRBEnv ambiente = new GRBEnv();
GRBModel modelo = new GRBModel(ambiente);
//número grande
int M = 1000;
//Variáveis
//fração da tarefa i que o membro de equipe n completa na data j
GRBVar[,,] x = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "x_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//fração da tarefa i que é completada na data j
GRBVar[,] x3 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x3[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "x3_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se alguma tarefa i é completada na data j
GRBVar[,] x2 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x2[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "x2_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se a tarefa i é concluída dentro do horizonte de planejamento
GRBVar[] x4 = new GRBVar[instancia.task];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
x4[i] = modelo.AddVar(0, 1, instancia.c[i] * 2, GRB.CONTINUOUS, "x4_" + i);
}
//variável fantasma
GRBVar[] vf = new GRBVar[instancia.task];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
vf[i] = modelo.AddVar(1, 1, instancia.c[i] * 2, GRB.BINARY, "vf_" + i);
}
//1 se o membro de equipe n está trabalhando na tarefa i na data j mas não na data j+1
GRBVar[,,] x5 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x5[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.1, GRB.CONTINUOUS, "x5_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//1 se parte da tarefa i é completada na data j mas não na data j+1
GRBVar[,] x6 = new GRBVar[instancia.task, instancia.date];
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
x6[i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.9, GRB.CONTINUOUS, "x6_" + i + "_" + j);
}
}
//1 se o membro da equipe n vai trabalhar na data j
GRBVar[,] y = new GRBVar[instancia.crew, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
y[n, j] = modelo.AddVar(0, 1, instancia.hours_per_shift, GRB.CONTINUOUS, "y_" + n + "_" + j);
}
}
//1 se membro da equipe n trabalha na tarefa i na data j
GRBVar[,,] z = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
z[n, i, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0.5, GRB.CONTINUOUS, "z_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//1 se o membro de equipe n trabalha na tarefa i
GRBVar[,] z1 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.task];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
z1[n, i] = modelo.AddVar(0, 1, 0.1, GRB.CONTINUOUS, "z1_" + n + "_" + i);
}
}
//1 se o membro de equipe n trabalha no local técnico p na data j
GRBVar[,,] w = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "w_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//1 se o membro de equipe n precisa de transporte entre o local técnico o e o local q na instancia.date j
GRBVar[,,,] v = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
v[n, p, q, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "v_" + n + "_" + p + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
}
//se a equipe n precisa de transporte para o local técnico p de outro local técnico na data j
GRBVar[,,] w1 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w1[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "w1_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//se a equipe n precisa de transporte do local técnico p para outro local técnico
GRBVar[,,] w2 = new GRBVar[instancia.crew, instancia.technical_place, instancia.date];
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
w2[n, p, j] = modelo.AddVar(0, 1, 0, GRB.CONTINUOUS, "w2_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//Função objetivo
modelo.ModelSense = GRB.MINIMIZE;
//Restrições
GRBLinExpr exp = 0.0;
GRBLinExpr exp2 = 0.0;
GRBLinExpr exp3 = 0.0;
//Restrições com relação a tarefa
//restrição 2
//a tarefa deve ser concluída dentro do horizonte de planejamento
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
}
modelo.AddConstr(exp == x4[i], "R2_" + i);
}
//restrição 3
//o número total de horas por turno não deve ser excedido
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.Clear();
exp2.Clear();
exp3.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.c[i], x[n, i, j]);
}
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp2.AddTerm(2 * instancia.tm[p], w[n, p, j]);
exp2.AddTerm(-instancia.tm[p], w1[n, p, j]);
exp2.AddTerm(-instancia.tm[p], w2[n, p, j]);
}
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp3.AddTerm(instancia.tr[p, q], v[n, p, q, j]);
}
}
modelo.AddConstr(exp + exp2 + exp3 <= instancia.hours_per_shift, "R3_" + j + "_" + n);
}
}
//restrição 4
//a soma das frações das tarefas locadas não pode exceder o total para completar a tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(x2[i, j] >= exp, "R4_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 5
//soma de das frações dos membros e equipe num dado dia deve ser igual a x3
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(x3[i, j] == exp, "R5_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 6
//a tarefa i deve ser completada dentro do horizonte de planejamento se gi=1
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
modelo.AddConstr(x4[i] >= instancia.g[i], "R6_" + i);
}
//restrição 7
//fração da tarefa que é completada num dado dia não deve exceder X4
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(x4[i] >= x[n, i, j], "R7_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 8
//um membro de equipe não pode ser locado a uma tarefa em um dia em que ele não trabalha
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(y[n, j] >= z[n, i, j], "R8_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 9
//se o membro de equipe é locado para uma tarefa então z=1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] >= x[n, i, j], "R9_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 10
//a variável z não pode ser 1 se a equipe n não trabalha num dado dia
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] <= M * x[n, i, j], "R10_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 11
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z1[n, i] >= z[n, i, j], "R11_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//Restrições de gerenciemanto
//restrição 12
//preferencalmente uma tarefa deve concluida pela mesma pessoa que começou trabalhando nela
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date - 1; j++)
{
modelo.AddConstr(x5[n, i, j] >= z[n, i, j] - z[n, i, j + 1], "R12_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 13
//uma penalidade será dada ao planejamento se a tarefa i é completada em dias não consecutivos
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date - 1; j++)
{
modelo.AddConstr(x6[i, j] >= x2[i, j] - x2[i, j + 1], "R13_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 14
//o número mínimo de membros de equipe que podem trabalhar simultaneamente em uma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= instancia.d1[i] * x2[i, j], "R14_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 15
//o número máximo de membros de equipe que podem trablhar simultaneamente em uma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(1, z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= instancia.d2[i] * x2[i, j], "R15_" + i + "_" + j);
}
}
//restrição 16
//número mínimo de membros para trabalhar em um tarefa deve ser respeitado
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(x[n, i, j] <= x3[i, j] / instancia.d1[i], "R16_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//restrição 17
//membros de equipe não podem trabalhar em dias em que eles não estão disponíveis
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(z[n, i, j] <= instancia.e[n, j], "R17_" + n + "_" + i + "_" + j);
}
}
}
//Restrições com relação a competência
//restrição 18
//a combinação do nível de competencias de todos os membros
//de equipe deve ser suficiente para cada tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm3[n, k], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= x2[i, j] * instancia.bo[i, k] * instancia.level_total, "R18_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//restrição 19
//pelo menos um membro de equipe deve ter nível 3 de competencia para a tarefa i
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm[n, k], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= x2[i, j] * instancia.bo[i, k], "R19_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//restrição 20
//pelo menos um mebro de equipe tem nível de competencia 3 se vários membros de equipe trabalham na mesma tarefa
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
for (int k = 0; k < instancia.competencies; k++)
{
exp.Clear();
exp2.Clear();
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
exp.AddTerm(instancia.bm[n, k], x[n, i, j]);
exp2.AddTerm(instancia.bm2[n, k], x[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(exp >= exp2 * (double)(1 / instancia.d1[i]), "R20_" + i + "_" + j + "_" + k);
}
}
}
//Restrições com relação ao transporte
//restrição 21
//cada membro de equipe trabalha em um local técnico em que a tarefa está localizada
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.tp[i, p], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(w[n, p, j] <= exp, "R21_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 22
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
exp.AddTerm(instancia.tp[i, p], z[n, i, j]);
}
modelo.AddConstr(w[n, p, j] * M >= exp, "R22_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 23
//o membro de equipe só é transportado entre os locais técnicos que as tarefas dele estão localizadas
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= w[n, p, j] * M, "R23_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 24
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(exp <= w[n, q, j] * M, "R24_" + n + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
//restrição 25
//se o membro de equipe trabalha em mais do que um local técninco durante o turno
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(w1[n, q, j] == exp, "R25_" + n + "_" + q + "_" + j);
}
}
}
//restrição 26
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
exp.AddTerm(1, v[n, p, q, j]);
}
modelo.AddConstr(w2[n, p, j] == exp, "R26_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 27
//cada membro de equipe pode apenas ser transportado de e para cada local técnico uma vez por dia
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(w1[n, p, j] <= 1, "R27_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 28
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
modelo.AddConstr(w2[n, p, j] <= 1, "R28_" + n + "_" + p + "_" + j);
}
}
}
//restrição 29
//funcionário será transportado apenas uma vez do e para o depósito
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
exp.Clear();
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
exp.AddTerm(2, w[n, p, j]);
exp.AddTerm(-1, w1[n, p, j]);
exp.AddTerm(-1, w2[n, p, j]);
}
modelo.AddConstr(exp == 2 * y[n, j], "R29_" + n + "_" + j);
}
}
//variáveis a serem fixadas
if (iteracao != 0)
{
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
//fixar variável y
for (int j = 0; j < iteracao - 1; j++)
{
y[n, j].Set(GRB.DoubleAttr.LB, matriz_RaF_y[n, j]);
y[n, j].Set(GRB.DoubleAttr.UB, matriz_RaF_y[n, j]);
//fixar variável z
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
z[n, i, j].Set(GRB.DoubleAttr.LB, matriz_RaF_z[n, i, j]);
z[n, i, j].Set(GRB.DoubleAttr.UB, matriz_RaF_z[n, i, j]);
}
}
}
}
//varivais binárias
//variável z
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
z[n, i, iteracao].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
//variável y
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
y[n, iteracao].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
//variável x4
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
x4[i].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
//variável x5
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
x5[n, i, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
}
//variável x6
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
x6[i, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
//variável z1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
z1[n, i].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
//variável w
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
w[n, p, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
}
//variável v
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
v[n, p, q, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
}
}
//variável w1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
w1[n, p, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
}
//variável w2
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < iteracao; j++)
{
w2[n, p, j].Set(GRB.CharAttr.VType, GRB.BINARY);
}
}
}
//otimizar modelo
modelo.Set(GRB.DoubleParam.TimeLimit, tempo_iteracao);
modelo.Update();
modelo.Optimize();
tempo_total -= modelo.Get(GRB.DoubleAttr.Runtime);
//atualizar
int solverStatus = modelo.Get(GRB.IntAttr.Status);
if (modelo.SolCount == 0 || solverStatus == 3)
{
status_RF = 999999;
return;
}
else
{
//salvar a salocao
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
//variável z
matriz_RaF_z[n, i, iteracao] = z[n, i, iteracao].X;
}
//variável y
matriz_RaF_y[n, iteracao] = y[n, iteracao].X;
}
// se estiver na última iteracao salvar nas matizes o valor das variáveis
if (iteracao == instancia.date)
{
//variável x
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_x[n, i, j] = x[n, i, j].X;
}
}
}
//variável x3
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_x3[i, j] = x3[i, j].X;
}
}
//vairável x2
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_x2[i, j] = x2[i, j].X;
}
}
//variável x4
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
matriz_RaF_x4[i] = x4[i].X;
}
//variável x5
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_x5[n, i, j] = x5[n, i, j].X;
}
}
}
//variável x6
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_x6[i, j] = x6[i, j].X;
}
}
//variável z1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int i = 0; i < instancia.task; i++)
{
matriz_RaF_z1[n, i] = z1[n, i].X;
}
}
//variável w
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_w[n, p, j] = w[n, p, j].X;
}
}
}
//variável v
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int q = 0; q < instancia.technical_place; q++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_v[n, p, q, j] = v[n, p, q, j].X;
}
}
}
}
//variável w1
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_w1[n, p, j] = w1[n, p, j].X;
}
}
}
//variável w2
for (int n = 0; n < instancia.crew; n++)
{
for (int p = 0; p < instancia.technical_place; p++)
{
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
matriz_RaF_w2[n, p, j] = w2[n, p, j].X;
}
}
}
}
}
if (iteracao == instancia.date)
{
double funcaoObjetivo;
funcaoObjetivo = modelo.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal);
Console.WriteLine("Solução atual:" + funcaoObjetivo.ToString());
lista_RF.Add(funcaoObjetivo);
soma_RF += funcaoObjetivo;
}
}
//Relaz and Fix
//Stopwatch para contar o tempo
Stopwatch relogio = new Stopwatch();
tempo_total = 3600;
relogio.Start();
for (int j = 0; j < instancia.date; j++)
{
status_RF = 0;
tempo_iteracao = tempo_total / (instancia.date - j + 1);
modelo_RelaxAndFixData(j);
if (status_RF != 0)
{
lista_RF.Add(99999999);
soma_RF += 99999999;
}
}
relogio.Stop();
Console.WriteLine("tempo total de:" + (relogio.ElapsedMilliseconds / 1000).ToString() + "segundos");
Console.ReadKey();
}
private void SetupGurobiEnvironmentAndModel()
{
// Model
env = new GRBEnv();
model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "diet");
}
static void Main()
{
try {
// Warehouse demand in thousands of units
double[] Demand = new double[] { 15, 18, 14, 20 };
// Plant capacity in thousands of units
double[] Capacity = new double[] { 20, 22, 17, 19, 18 };
// Fixed costs for each plant
double[] FixedCosts =
new double[] { 12000, 15000, 17000, 13000, 16000 };
// Transportation costs per thousand units
double[,] TransCosts =
new double[,] { { 4000, 2000, 3000, 2500, 4500 },
{ 2500, 2600, 3400, 3000, 4000 },
{ 1200, 1800, 2600, 4100, 3000 },
{ 2200, 2600, 3100, 3700, 3200 } };
// Number of plants and warehouses
int nPlants = Capacity.Length;
int nWarehouses = Demand.Length;
// Model
GRBEnv env = new GRBEnv();
GRBModel model = new GRBModel(env);
model.Set(GRB.StringAttr.ModelName, "facility");
// Plant open decision variables: open[p] == 1 if plant p is open.
GRBVar[] open = new GRBVar[nPlants];
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
open[p] = model.AddVar(0, 1, FixedCosts[p], GRB.BINARY, "Open" + p);
}
// Transportation decision variables: how much to transport from
// a plant p to a warehouse w
GRBVar[,] transport = new GRBVar[nWarehouses,nPlants];
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w) {
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
transport[w,p] =
model.AddVar(0, GRB.INFINITY, TransCosts[w,p], GRB.CONTINUOUS,
"Trans" + p + "." + w);
}
}
// The objective is to minimize the total fixed and variable costs
model.Set(GRB.IntAttr.ModelSense, 1);
// Update model to integrate new variables
model.Update();
// Production constraints
// Note that the right-hand limit sets the production to zero if
// the plant is closed
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
GRBLinExpr ptot = 0.0;
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w)
ptot += transport[w,p];
model.AddConstr(ptot <= Capacity[p] * open[p], "Capacity" + p);
}
// Demand constraints
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w) {
GRBLinExpr dtot = 0.0;
for (int p = 0; p < nPlants; ++p)
dtot += transport[w,p];
model.AddConstr(dtot == Demand[w], "Demand" + w);
}
// Guess at the starting point: close the plant with the highest
// fixed costs; open all others
// First, open all plants
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
open[p].Set(GRB.DoubleAttr.Start, 1.0);
}
// Now close the plant with the highest fixed cost
Console.WriteLine("Initial guess:");
double maxFixed = -GRB.INFINITY;
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
if (FixedCosts[p] > maxFixed) {
maxFixed = FixedCosts[p];
}
}
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
if (FixedCosts[p] == maxFixed) {
open[p].Set(GRB.DoubleAttr.Start, 0.0);
Console.WriteLine("Closing plant " + p + "\n");
break;
}
}
// Use barrier to solve root relaxation
model.GetEnv().Set(GRB.IntParam.Method, GRB.METHOD_BARRIER);
// Solve
model.Optimize();
// Print solution
Console.WriteLine("\nTOTAL COSTS: " + model.Get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
Console.WriteLine("SOLUTION:");
for (int p = 0; p < nPlants; ++p) {
if (open[p].Get(GRB.DoubleAttr.X) == 1.0) {
Console.WriteLine("Plant " + p + " open:");
for (int w = 0; w < nWarehouses; ++w) {
if (transport[w,p].Get(GRB.DoubleAttr.X) > 0.0001) {
Console.WriteLine(" Transport " +
transport[w,p].Get(GRB.DoubleAttr.X) +
" units to warehouse " + w);
}
}
} else {
Console.WriteLine("Plant " + p + " closed!");
}
}
// Dispose of model and env
model.Dispose();
env.Dispose();
} catch (GRBException e) {
Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode + ". " + e.Message);
}
}