apis/examples_python/transport14_8py_source.html

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from스레딩가져오기잠금, 스레드

에서게임가져오기GamsWorkspace


클래스최적화 프로그램():

    def__init__(self, system_directory=없음, Working_directory=없음):

self._ws = GamsWorkspace(

system_directory=system_directory, Working_directory=working_directory

        )


    def해결(자체, bmult, 잠금):

lock.acquire()

db = self._ws.add_database()

lock.release()

f = db.add_parameter("f", 0,"1,000마일당 케이스당 화물(달러)")

f.add_record().value = 90 * bmult

작업 = self._ws.add_job_from_string(Optimizer.GAMS_MODEL)

opt = self._ws.add_options()

opt.defines["gdxincname"] = db.name

job.run(opt, 데이터베이스=db)

        반환job.out_db["z"].first_record().level


GAMS_MODEL ="""

설정

i '통조림 공장' / 시애틀, 샌디에이고 /

j 'markets' / 뉴욕, 시카고, 토피카 /;


매개변수

a(i) '경우에 따른 식물 i의 용량'

/시애틀 350

샌디에고 600 /


b(j) '경우에 따라 시장 j의 수요'

/ 뉴욕 325

시카고 300

토페카 275 /;


테이블 d(i,j) '거리(천 마일)'

뉴욕 시카고 토피카

시애틀 2.5 1.7 1.8

샌디에고 2.5 1.8 1.4;


스칼라 f '1,000마일당 케이스당 달러 단위의 화물';


$if 설정되지 않음 gdxincname $abort '제공된 데이터 파일에 대한 포함 파일 이름 없음'

$gdxIn %gdxincname%

$load f

$gdxIn


매개변수 c(i,j) '케이스당 수천 달러의 운송 비용';

c(i,j) = f*d(i,j)/1000;


변수

x(i,j) '케이스의 배송 수량'

z '총 운송 비용(수천 달러)';


양수 변수 x;


방정식

비용 '목적 함수 정의'

supply(i) '공장 i의 공급 제한을 준수하세요'

demand(j) '시장 j의 수요를 충족';


비용.. z =e= sum((i,j), c(i,j)*x(i,j));


공급(i).. 합계(j, x(i,j)) =l= a(i);


수요(j).. 합계(i, x(i,j)) =g= b(j);


모델 수송 /all/;


z를 최소화하는 lp를 사용하여 전송을 해결합니다.


x.l, x.m 표시;

"""


if__name__ =="__main__":

sys_dir = sys.argv[1]iflen(sys.argv) > 1그밖에 없음

work_dir = sys.argv[2]iflen(sys.argv) > 2그밖에 없음

최적화 = 최적화(sys_dir, work_dir)

bmult_list = [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3]

잠금 = 잠금()


    defrun_scenario(최적화 프로그램, bmult, 잠금):

obj = Optimizer.solve(bmult, 잠금)

lock.acquire()

인쇄(f"시나리오 bmult=bmult, Obj:obj")

lock.release()


    forbmultinbmult_list:

t = Thread(target=run_scenario, args=(최적화 프로그램, bmult, 잠금))

t.start()