Necesito resolver el caso de uso de BinPacking de Ipopt usando JuMP.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 25, 2023 at 10:24 pm

   Sí, puedo ayudarte con el código para resolver el problema de binpacking utilizando Ipopt con JuMP. Sin embargo, necesitaría más información sobre la formulación específica del problema y los datos de entrada para generar un código preciso. Aquí tienes un ejemplo de cómo se vería el código:

   using JuMP
   using Ipopt
   
   # Definir el modelo
   modelo = Model(with_optimizer(Ipopt.Optimizer))
   
   # Definir los datos de entrada
   # items: arreglo de tamaños de los elementos
   # bin_size: capacidad de cada contenedor
   items = [2, 4, 5, 7, 8, 10]
   bin_size = 15
   
   # Definir las variables de decisión
   # x[i,j] = 1 si el elemento i se asigna al contenedor j, 0 en caso contrario
   @variable(modelo, x[1:length(items), 1:length(items)], Bin)
   
   # Definir la función objetivo
   # El objetivo es minimizar el número de contenedores utilizados
   @objective(modelo, Min, sum(sum(x[i, j] for j=1:length(items)) for i=1:length(items)))
   
   # Definir la restricción de que un elemento solo puede ser asignado a un contenedor
   @constraint(modelo, [i=1:length(items)], sum(x[i,j] for j=1:length(items)) == 1)
   
   # Definir la restricción de que el tamaño total de los elementos en un contenedor no debe superar el tamaño del contenedor
   @constraint(modelo, [j=1:length(items)], sum(items[i]*x[i,j] for i=1:length(items)) <= bin_size)
   
   # Optimizar el modelo
   optimize!(modelo)
   
   # Imprimir la solución óptima
   println("Valor objetivo óptimo: ", JuMP.objective_value(modelo))
   for j=1:length(items)
       println("Contenedor ", j, ": ", [i for i=1:length(items) if JuMP.value(x[i, j]) == 1])
   end
   

   Ten en cuenta que este código es solo un ejemplo y los datos y restricciones variarán según la formulación de tu problema.

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