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    Proyecto GAMS

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    Andres Felipe Melo Candil
    Este documento presenta un modelo de programación lineal para optimizar la producción, transporte e inventario de petróleo en diferentes campos y niveles durante un período de 12 meses. Incluye parámetros como la capacidad de producción de los campos, la demanda por período y los costos de producción e inventario. El modelo minimiza los costos totales sujeto a restricciones de capacidad, balance de inventario y flujo entre niveles.

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    Proyecto GAMS

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    Andres Felipe Melo Candil
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    Este documento presenta un modelo de programación lineal para optimizar la producción, transporte e inventario de petróleo en diferentes campos y niveles durante un período de 12 meses. Incluye parámetros como la capacidad de producción de los campos, la demanda por período y los costos de producción e inventario. El modelo minimiza los costos totales sujeto a restricciones de capacidad, balance de inventario y flujo entre niveles.

    Descripción original:

    Gams

    Título original

    proyecto GAMS

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    Este documento presenta un modelo de programación lineal para optimizar la producción, transporte e inventario de petróleo en diferentes campos y niveles durante un período de 12 meses. Incluye parámetros como la capacidad de producción de los campos, la demanda por período y los costos de producción e inventario. El modelo minimiza los costos totales sujeto a restricciones de capacidad, balance de inventario y flujo entre niveles.

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    sets

    i "periodos"
    /enero,febrero,marzo,abril,mayo,junio,julio,agosto,septiembre,octubre,noviembre,diciembre/

    j "niveles" /cusiana,apiay,bogota,centros/;

    parameters

    c(i) "capacidad de los campos por periodo"

    enero 719

    febrero 720

    marzo 719

    abril 719

    mayo 613

    junio 308

    julio 714

    agosto 711

    septiembre 410

    octubre 909

    noviembre 909

    diciembre 911

    d(i) "demananda por periodo"

    enero 361

    febrero 356

    marzo 513

    abril 344
    mayo 198

    junio 396

    julio 469

    agosto 513

    septiembre 784

    octubre 938

    noviembre 985

    diciembre 1184

    co(i) "costos por iniciar la produccion en périodo"

    enero 1000

    febrero 1000

    marzo 1000

    abril 1300

    mayo 1300

    junio 1700

    julio 1200

    agosto 1200

    septiembre 1400

    octubre 1000

    noviembre 900

    diciembre 900

    table

    c1(i,j) "costo de transporte en cada nivel"


    cusiana apiay bogota

    enero 1 1.5 3

    febrero 1 1.5 3

    marzo 1 1.5 3

    abril 1 1.5 3

    mayo 1 1.5 3

    junio 1 1.5 3

    julio 1 1.5 3

    agosto 1 1.5 3

    septiembre 1 1.5 3

    octubre 1.2 1.8 3

    noviembre 1.2 1.8 3

    diciembre 1.2 1.8 3

    table

    c2 (i,j) "costo de mantener el inventario por cada nivel"

    cusiana apiay bogota centros

    enero 1 1.5 1 2

    febrero 1 1.5 1 2

    marzo 1 1.5 1 2

    abril 1 1.5 1 2

    mayo 1.3 1.5 1 2

    junio 1.3 1.5 1 2

    julio 1.3 1.5 1.2 2

    agosto 1.3 1.5 1.2 2

    septiembre 1.3 1.5 1.2 2


    octubre 2 1.5 1.2 2

    noviembre 2 1.5 1.2 2

    diciembre 2 1.5 1.2 2

    variable

    positive variables

    x1(i) "cantidad producida en un periodo t"

    x2(i,j) "cantidad entregada desde un nivel hasta el otro nivel"

    x3(i,j) "cantidad de inventario en un nivel al final del periodo"

    equation

    funobj "funcion objetivo"

    restric1 "restricccion de balance de inventario"

    restric2 "restricccion flujo de salida"

    restric3 "restriccionde capacidad mazima de produccion"

    restric4 "restricccion de inventario cero al inicio de los niveles"

    restric5

    funobj.. z =e= sum((i,j),co(i)*x1(i)) + (sum((i,j), c1(i,j)*x2(i,j)) + sum((i,j),c2(i,j)*x3(i,j)));

    restric1(i,j).. x2(i,j) + x3(i,j) =e= x1(i) + x3(i-1,j);

    restric2(i,j).. x2(i,j)+x3(i,j) =e= x2(i,j-1)+x3(i-1,j);

    restric3(i,j).. d(i)+x3(i,j) =e= x2(i,j-1)+x3(i-1,j);

    restric4(i,j).. x1(i) =l= c(i);

    restric5(i,j).. x3(i,j) =l= 0;


    model transporte /all/;

    solve transporte using lp minimizing z;

    model transporte /all/;

    solve transporte using lp minimizing z;

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