API tools faq
paste
Advertisement
Guest User

Operación humanitaria

a guest
Mar 7th, 2017
89
0
Never
Add comment
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
text 84.16 KB | None | 0 0
raw download clone embed print report
  1. *************************************************************
  2.  
  3. NEOS Server Version 5.0
  4. Job# : 5282800
  5. Password : TPzMHhgG
  6. Solver : milp:Gurobi:GAMS
  7. Start : 2017-03-07 07:21:08
  8. End : 2017-03-07 07:21:14
  9. Host : NEOS HTCondor Pool
  10.  
  11. Disclaimer:
  12.  
  13. This information is provided without any express or
  14. implied warranty. In particular, there is no warranty
  15. of any kind concerning the fitness of this
  16. information for any particular purpose.
  17. *************************************************************
  18. Executed on neos-5.neos-server.org
  19. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 1
  20. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  21. C o m p i l a t i o n
  22.  
  23.  
  24.  
  25.  
  26. COMPILATION TIME = 0.001 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  27. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 2
  28. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  29. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 118
  30.  
  31.  
  32. MODEL STATISTICS
  33.  
  34. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 29
  35. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 61
  36. NON ZERO ELEMENTS 169 DISCRETE VARIABLES 12
  37.  
  38.  
  39. GENERATION TIME = 0.004 SECONDS 4 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  40.  
  41.  
  42. EXECUTION TIME = 0.005 SECONDS 4 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  43. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 3
  44. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  45. Solution Report SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 118
  46.  
  47.  
  48. S O L V E S U M M A R Y
  49.  
  50. MODEL humanitarian_aid OBJECTIVE Z
  51. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  52. SOLVER GUROBI FROM LINE 118
  53.  
  54. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  55. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  56. **** OBJECTIVE VALUE 147960.0000
  57.  
  58. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.010 1000.000
  59. ITERATION COUNT, LIMIT 67 2000000000
  60. Gurobi full license.
  61. Gurobi library version 6.5.2
  62. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  63.  
  64. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  65.  
  66. Final Solve: 147960.000000 (11 iterations)
  67. Best possible: 147960.000000
  68. Absolute gap: 0.000000
  69. Relative gap: 0.000000
  70.  
  71. ---- EQU demanda restricciones para suplir la demanda de cada país de mercanc
  72. ía de tipo i
  73.  
  74. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  75.  
  76. F.pais1 15.000 15.000 +INF 480.000
  77. F.pais2 16.000 16.000 +INF 480.000
  78. F.pais3 19.000 19.000 +INF 480.000
  79. W.pais1 110.000 110.000 +INF 320.000
  80. W.pais2 112.000 112.000 +INF 320.000
  81. W.pais3 115.000 115.000 +INF 320.000
  82. S.pais1 13.000 13.000 +INF 640.000
  83. S.pais2 15.000 15.000 +INF 640.000
  84. S.pais3 16.000 16.000 +INF 640.000
  85.  
  86. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  87.  
  88. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  89.  
  90. av1 -INF . 1.000 .
  91. av2 -INF 1.000 1.000 .
  92. av3 -INF . 1.000 .
  93. av4 -INF 1.000 1.000 .
  94.  
  95. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  96.  
  97. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  98.  
  99. av1.pais1 -INF . . -88.000
  100. av1.pais2 -INF . . -88.000
  101. av1.pais3 -INF . . -88.000
  102. av2.pais1 -INF . . -88.000
  103. av2.pais2 -INF . . -88.000
  104. av2.pais3 -INF . . -88.000
  105. av3.pais1 -INF . . -88.000
  106. av3.pais2 -INF . . -88.000
  107. av3.pais3 -INF . . -88.000
  108. av4.pais1 -INF . . -88.000
  109. av4.pais2 -INF . . -88.000
  110. av4.pais3 -INF . . -88.000
  111.  
  112. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  113.  
  114. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  115.  
  116. F -INF 30.000 30.000 -296.000
  117. W -INF . . -200.000
  118. S -INF 10.000 10.000 -296.000
  119.  
  120. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  121.  
  122. ---- EQU cost . . . 1.000
  123.  
  124. cost costes totales
  125.  
  126. ---- VAR L cantidad de mercacía i que se compra local en el país k
  127.  
  128. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  129.  
  130. pais1.F . 7.000 +INF .
  131. pais1.W . 74.000 +INF .
  132. pais1.S . 13.000 +INF .
  133. pais2.F . . +INF EPS
  134. pais2.W . 49.000 +INF .
  135. pais2.S . 9.000 +INF .
  136. pais3.F . 19.000 +INF .
  137. pais3.W . 115.000 +INF .
  138. pais3.S . 16.000 +INF .
  139.  
  140. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  141.  
  142. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  143.  
  144. av1.pais1 . . 1.000 600.000
  145. av1.pais2 . . 1.000 1600.000
  146. av1.pais3 . . 1.000 2600.000
  147. av2.pais1 . 1.000 1.000 600.000
  148. av2.pais2 . . 1.000 1600.000
  149. av2.pais3 . . 1.000 2600.000
  150. av3.pais1 . . 1.000 1200.000
  151. av3.pais2 . . 1.000 -800.000
  152. av3.pais3 . . 1.000 3200.000
  153. av4.pais1 . . 1.000 1200.000
  154. av4.pais2 . 1.000 1.000 -800.000
  155. av4.pais3 . . 1.000 3200.000
  156.  
  157. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  158.  
  159. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  160.  
  161. av1.F.pais1 . . +INF .
  162. av1.F.pais2 . . +INF .
  163. av1.F.pais3 . . +INF .
  164. av1.W.pais1 . . +INF EPS
  165. av1.W.pais2 . . +INF EPS
  166. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  167. av1.S.pais1 . . +INF EPS
  168. av1.S.pais2 . . +INF EPS
  169. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  170. av2.F.pais1 . 10.000 +INF .
  171. av2.F.pais2 . . +INF .
  172. av2.F.pais3 . . +INF .
  173. av2.W.pais1 . 40.000 +INF .
  174. av2.W.pais2 . . +INF EPS
  175. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  176. av2.S.pais1 . . +INF EPS
  177. av2.S.pais2 . . +INF EPS
  178. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  179. av3.F.pais1 . . +INF .
  180. av3.F.pais2 . . +INF .
  181. av3.F.pais3 . . +INF .
  182. av3.W.pais1 . . +INF EPS
  183. av3.W.pais2 . . +INF EPS
  184. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  185. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  186. av3.S.pais2 . . +INF EPS
  187. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  188. av4.F.pais1 . . +INF .
  189. av4.F.pais2 . 20.000 +INF .
  190. av4.F.pais3 . . +INF .
  191. av4.W.pais1 . . +INF EPS
  192. av4.W.pais2 . 70.000 +INF .
  193. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  194. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  195. av4.S.pais2 . 10.000 +INF .
  196. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  197.  
  198. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  199.  
  200. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  201.  
  202. F . . +INF 4.000
  203. W . 110.000 +INF .
  204. S . . +INF 104.000
  205.  
  206. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  207.  
  208. ---- VAR Z -INF 1.4796E+5 +INF .
  209.  
  210. Z valor de la función objetivo
  211.  
  212.  
  213. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  214. 0 INFEASIBLE
  215. 0 UNBOUNDED
  216. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 4
  217. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  218. E x e c u t i o n
  219.  
  220.  
  221. ---- 119 VARIABLE Z.L = 147960.000 valor de la función
  222. objetivo
  223.  
  224. ---- 119 VARIABLE L.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa�
  225. �s k
  226.  
  227. F W S
  228.  
  229. pais1 7.000 74.000 13.000
  230. pais2 49.000 9.000
  231. pais3 19.000 115.000 16.000
  232.  
  233.  
  234. ---- 119 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  235.  
  236. pais1 pais2
  237.  
  238. av2 1.000
  239. av4 1.000
  240.  
  241.  
  242. ---- 119 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  243.  
  244. pais1 pais2
  245.  
  246. av2.F 10.000
  247. av2.W 40.000
  248. av4.F 20.000
  249. av4.W 70.000
  250. av4.S 10.000
  251.  
  252.  
  253. ---- 119 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  254.  
  255. W 110.000
  256.  
  257.  
  258. ---- 119 PARAMETER Corr corrupcion de la mercancia
  259.  
  260. F 0.200, W 0.100, S 0.400
  261.  
  262. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 5
  263. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  264. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  265.  
  266.  
  267. LOOPS s s1
  268.  
  269.  
  270. MODEL STATISTICS
  271.  
  272. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 29
  273. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 61
  274. NON ZERO ELEMENTS 169 DISCRETE VARIABLES 12
  275.  
  276.  
  277. GENERATION TIME = 0.002 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  278.  
  279.  
  280. EXECUTION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  281. L O O P S s s1
  282.  
  283. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 6
  284. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  285. Solution Report SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  286.  
  287.  
  288. S O L V E S U M M A R Y
  289.  
  290. MODEL humanitarian_aid OBJECTIVE Z
  291. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  292. SOLVER GUROBI FROM LINE 124
  293.  
  294. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  295. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  296. **** OBJECTIVE VALUE 142890.1170
  297.  
  298. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.070 1000.000
  299. ITERATION COUNT, LIMIT 209 2000000000
  300. Gurobi full license.
  301. Gurobi library version 6.5.2
  302. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  303.  
  304. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  305.  
  306. Final Solve: 142890.116959 (10 iterations)
  307. Best possible: 142890.116959
  308. Absolute gap: 0.000000
  309. Relative gap: 0.000000
  310.  
  311. ---- EQU demanda restricciones para suplir la demanda de cada país de mercanc
  312. ía de tipo i
  313.  
  314. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  315.  
  316. F.pais1 15.000 15.000 +INF 333.333
  317. F.pais2 16.000 16.000 +INF 448.889
  318. F.pais3 19.000 19.000 +INF 480.000
  319. W.pais1 110.000 110.000 +INF 210.526
  320. W.pais2 112.000 112.000 +INF 320.000
  321. W.pais3 115.000 115.000 +INF 320.000
  322. S.pais1 13.000 13.000 +INF 500.000
  323. S.pais2 15.000 15.000 +INF 630.000
  324. S.pais3 16.000 16.000 +INF 640.000
  325.  
  326. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  327.  
  328. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  329.  
  330. av1 -INF 1.000 1.000 .
  331. av2 -INF . 1.000 .
  332. av3 -INF 1.000 1.000 .
  333. av4 -INF 1.000 1.000 .
  334.  
  335. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  336.  
  337. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  338.  
  339. av1.pais1 -INF . . 2.842E-14
  340. av1.pais2 -INF . . -104.000
  341. av1.pais3 -INF . . -132.000
  342. av2.pais1 -INF . . -5.68E-14
  343. av2.pais2 -INF . . -104.000
  344. av2.pais3 -INF . . -132.000
  345. av3.pais1 -INF -1.294 . .
  346. av3.pais2 -INF . . -104.000
  347. av3.pais3 -INF . . -132.000
  348. av4.pais1 -INF . . -5.68E-14
  349. av4.pais2 -INF . . -104.000
  350. av4.pais3 -INF . . -132.000
  351.  
  352. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  353.  
  354. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  355.  
  356. F -INF 30.000 30.000 -300.000
  357. W -INF . . -200.000
  358. S -INF 10.000 10.000 -400.000
  359.  
  360. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  361.  
  362. ---- EQU cost . . . 1.000
  363.  
  364. cost costes totales
  365.  
  366. ---- VAR L cantidad de mercacía i que se compra local en el país k
  367.  
  368. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  369.  
  370. pais1.F . . +INF 146.667
  371. pais1.W . . +INF 109.474
  372. pais1.S . . +INF 140.000
  373. pais2.F . . +INF 31.111
  374. pais2.W . 51.701 +INF .
  375. pais2.S . . +INF 10.000
  376. pais3.F . 19.000 +INF .
  377. pais3.W . 115.000 +INF .
  378. pais3.S . 16.000 +INF .
  379.  
  380. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  381.  
  382. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  383.  
  384. av1.pais1 . 1.000 1.000 5000.000
  385. av1.pais2 . . 1.000 800.000
  386. av1.pais3 . . 1.000 400.000
  387. av2.pais1 . . 1.000 5000.000
  388. av2.pais2 . . 1.000 800.000
  389. av2.pais3 . . 1.000 400.000
  390. av3.pais1 . 1.000 1.000 10000.000
  391. av3.pais2 . . 1.000 -2400.000
  392. av3.pais3 . . 1.000 -1200.000
  393. av4.pais1 . . 1.000 10000.000
  394. av4.pais2 . 1.000 1.000 -2400.000
  395. av4.pais3 . . 1.000 -1200.000
  396.  
  397. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  398.  
  399. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  400.  
  401. av1.F.pais1 . . +INF -1.14E-13
  402. av1.F.pais2 . . +INF .
  403. av1.F.pais3 . . +INF .
  404. av1.W.pais1 . 33.750 +INF .
  405. av1.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  406. av1.W.pais3 . . +INF 28.000
  407. av1.S.pais1 . 16.250 +INF .
  408. av1.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  409. av1.S.pais3 . . +INF 20.000
  410. av2.F.pais1 . . +INF .
  411. av2.F.pais2 . . +INF .
  412. av2.F.pais3 . . +INF .
  413. av2.W.pais1 . . +INF 8.527E-14
  414. av2.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  415. av2.W.pais3 . . +INF 28.000
  416. av2.S.pais1 . . +INF 5.684E-14
  417. av2.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  418. av2.S.pais3 . . +INF 20.000
  419. av3.F.pais1 . 16.667 +INF .
  420. av3.F.pais2 . . +INF .
  421. av3.F.pais3 . . +INF .
  422. av3.W.pais1 . 82.039 +INF .
  423. av3.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  424. av3.W.pais3 . . +INF 28.000
  425. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  426. av3.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  427. av3.S.pais3 . . +INF 20.000
  428. av4.F.pais1 . . +INF .
  429. av4.F.pais2 . 17.778 +INF .
  430. av4.F.pais3 . . +INF .
  431. av4.W.pais1 . . +INF 8.527E-14
  432. av4.W.pais2 . 63.472 +INF .
  433. av4.W.pais3 . . +INF 28.000
  434. av4.S.pais1 . . +INF 5.684E-14
  435. av4.S.pais2 . 18.750 +INF .
  436. av4.S.pais3 . . +INF 20.000
  437.  
  438. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  439.  
  440. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  441.  
  442. F . 4.444 +INF .
  443. W . 179.262 +INF .
  444. S . 25.000 +INF .
  445.  
  446. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  447.  
  448. ---- VAR Z -INF 1.4289E+5 +INF .
  449.  
  450. Z valor de la función objetivo
  451.  
  452.  
  453. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  454. 0 INFEASIBLE
  455. 0 UNBOUNDED
  456. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 7
  457. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  458. E x e c u t i o n
  459.  
  460.  
  461. ---- 125 VARIABLE Z.L = 142890.117 valor de la función
  462. objetivo
  463.  
  464. ---- 125 VARIABLE L.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa�
  465. �s k
  466.  
  467. F W S
  468.  
  469. pais2 51.701
  470. pais3 19.000 115.000 16.000
  471.  
  472.  
  473. ---- 125 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  474.  
  475. pais1 pais2
  476.  
  477. av1 1.000
  478. av3 1.000
  479. av4 1.000
  480.  
  481.  
  482. ---- 125 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  483.  
  484. pais1 pais2
  485.  
  486. av1.W 33.750
  487. av1.S 16.250
  488. av3.F 16.667
  489. av3.W 82.039
  490. av4.F 17.778
  491. av4.W 63.472
  492. av4.S 18.750
  493.  
  494.  
  495. ---- 125 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  496.  
  497. F 4.444, W 179.262, S 25.000
  498.  
  499.  
  500. ---- 125 PARAMETER Corr corrupcion de la mercancia
  501.  
  502. F 0.100, W 0.050, S 0.200
  503.  
  504. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 8
  505. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  506. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  507.  
  508.  
  509. LOOPS s s2
  510.  
  511.  
  512. MODEL STATISTICS
  513.  
  514. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 29
  515. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 61
  516. NON ZERO ELEMENTS 169 DISCRETE VARIABLES 12
  517.  
  518.  
  519. GENERATION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  520.  
  521.  
  522. EXECUTION TIME = 0.004 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  523. L O O P S s s2
  524.  
  525. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 9
  526. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  527. Solution Report SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  528.  
  529.  
  530. S O L V E S U M M A R Y
  531.  
  532. MODEL humanitarian_aid OBJECTIVE Z
  533. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  534. SOLVER GUROBI FROM LINE 124
  535.  
  536. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  537. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  538. **** OBJECTIVE VALUE 152440.0000
  539.  
  540. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.020 1000.000
  541. ITERATION COUNT, LIMIT 129 2000000000
  542. Gurobi full license.
  543. Gurobi library version 6.5.2
  544. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  545.  
  546. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  547.  
  548. Final Solve: 152440.000000 (11 iterations)
  549. Best possible: 152440.000000
  550. Absolute gap: 0.000000
  551. Relative gap: 0.000000
  552.  
  553. ---- EQU demanda restricciones para suplir la demanda de cada país de mercanc
  554. ía de tipo i
  555.  
  556. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  557.  
  558. F.pais1 15.000 15.000 +INF 480.000
  559. F.pais2 16.000 16.000 +INF 480.000
  560. F.pais3 19.000 19.000 +INF 480.000
  561. W.pais1 110.000 110.000 +INF 320.000
  562. W.pais2 112.000 112.000 +INF 320.000
  563. W.pais3 115.000 115.000 +INF 320.000
  564. S.pais1 13.000 13.000 +INF 640.000
  565. S.pais2 15.000 15.000 +INF 640.000
  566. S.pais3 16.000 16.000 +INF 640.000
  567.  
  568. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  569.  
  570. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  571.  
  572. av1 -INF . 1.000 .
  573. av2 -INF 1.000 1.000 .
  574. av3 -INF 1.000 1.000 .
  575. av4 -INF . 1.000 .
  576.  
  577. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  578.  
  579. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  580.  
  581. av1.pais1 -INF . . -72.000
  582. av1.pais2 -INF . . -72.000
  583. av1.pais3 -INF . . -72.000
  584. av2.pais1 -INF . . -72.000
  585. av2.pais2 -INF . . -72.000
  586. av2.pais3 -INF . . -72.000
  587. av3.pais1 -INF . . -72.000
  588. av3.pais2 -INF . . -72.000
  589. av3.pais3 -INF . . -72.000
  590. av4.pais1 -INF . . -72.000
  591. av4.pais2 -INF . . -72.000
  592. av4.pais3 -INF . . -72.000
  593.  
  594. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  595.  
  596. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  597.  
  598. F -INF 30.000 30.000 -264.000
  599. W -INF . . -200.000
  600. S -INF 10.000 10.000 -184.000
  601.  
  602. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  603.  
  604. ---- EQU cost . . . 1.000
  605.  
  606. cost costes totales
  607.  
  608. ---- VAR L cantidad de mercacía i que se compra local en el país k
  609.  
  610. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  611.  
  612. pais1.F . 10.000 +INF .
  613. pais1.W . 73.571 +INF .
  614. pais1.S . 13.000 +INF .
  615. pais2.F . . +INF EPS
  616. pais2.W . 54.929 +INF .
  617. pais2.S . 11.000 +INF .
  618. pais3.F . 19.000 +INF .
  619. pais3.W . 115.000 +INF .
  620. pais3.S . 16.000 +INF .
  621.  
  622. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  623.  
  624. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  625.  
  626. av1.pais1 . . 1.000 1400.000
  627. av1.pais2 . . 1.000 2400.000
  628. av1.pais3 . . 1.000 3400.000
  629. av2.pais1 . 1.000 1.000 1400.000
  630. av2.pais2 . . 1.000 2400.000
  631. av2.pais3 . . 1.000 3400.000
  632. av3.pais1 . . 1.000 2800.000
  633. av3.pais2 . 1.000 1.000 800.000
  634. av3.pais3 . . 1.000 4800.000
  635. av4.pais1 . . 1.000 2800.000
  636. av4.pais2 . . 1.000 800.000
  637. av4.pais3 . . 1.000 4800.000
  638.  
  639. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  640.  
  641. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  642.  
  643. av1.F.pais1 . . +INF .
  644. av1.F.pais2 . . +INF .
  645. av1.F.pais3 . . +INF .
  646. av1.W.pais1 . . +INF EPS
  647. av1.W.pais2 . . +INF EPS
  648. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  649. av1.S.pais1 . . +INF EPS
  650. av1.S.pais2 . . +INF EPS
  651. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  652. av2.F.pais1 . 7.143 +INF .
  653. av2.F.pais2 . . +INF .
  654. av2.F.pais3 . . +INF .
  655. av2.W.pais1 . 42.857 +INF .
  656. av2.W.pais2 . . +INF EPS
  657. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  658. av2.S.pais1 . . +INF EPS
  659. av2.S.pais2 . . +INF EPS
  660. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  661. av3.F.pais1 . . +INF .
  662. av3.F.pais2 . 22.857 +INF .
  663. av3.F.pais3 . . +INF .
  664. av3.W.pais1 . . +INF EPS
  665. av3.W.pais2 . 67.143 +INF .
  666. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  667. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  668. av3.S.pais2 . 10.000 +INF .
  669. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  670. av4.F.pais1 . . +INF .
  671. av4.F.pais2 . . +INF .
  672. av4.F.pais3 . . +INF .
  673. av4.W.pais1 . . +INF EPS
  674. av4.W.pais2 . . +INF EPS
  675. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  676. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  677. av4.S.pais2 . . +INF EPS
  678. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  679.  
  680. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  681.  
  682. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  683.  
  684. F . . +INF 36.000
  685. W . 110.000 +INF .
  686. S . . +INF 216.000
  687.  
  688. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  689.  
  690. ---- VAR Z -INF 1.5244E+5 +INF .
  691.  
  692. Z valor de la función objetivo
  693.  
  694.  
  695. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  696. 0 INFEASIBLE
  697. 0 UNBOUNDED
  698. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 10
  699. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  700. E x e c u t i o n
  701.  
  702.  
  703. ---- 125 VARIABLE Z.L = 152440.000 valor de la función
  704. objetivo
  705.  
  706. ---- 125 VARIABLE L.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa�
  707. �s k
  708.  
  709. F W S
  710.  
  711. pais1 10.000 73.571 13.000
  712. pais2 54.929 11.000
  713. pais3 19.000 115.000 16.000
  714.  
  715.  
  716. ---- 125 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  717.  
  718. pais1 pais2
  719.  
  720. av2 1.000
  721. av3 1.000
  722.  
  723.  
  724. ---- 125 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  725.  
  726. pais1 pais2
  727.  
  728. av2.F 7.143
  729. av2.W 42.857
  730. av3.F 22.857
  731. av3.W 67.143
  732. av3.S 10.000
  733.  
  734.  
  735. ---- 125 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  736.  
  737. W 110.000
  738.  
  739.  
  740. ---- 125 PARAMETER Corr corrupcion de la mercancia
  741.  
  742. F 0.300, W 0.150, S 0.600
  743.  
  744. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 11
  745. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  746. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  747.  
  748.  
  749. LOOPS s s3
  750.  
  751.  
  752. MODEL STATISTICS
  753.  
  754. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 29
  755. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 61
  756. NON ZERO ELEMENTS 169 DISCRETE VARIABLES 12
  757.  
  758.  
  759. GENERATION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  760.  
  761.  
  762. EXECUTION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  763. L O O P S s s3
  764.  
  765. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 12
  766. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  767. Solution Report SOLVE humanitarian_aid Using MIP From line 124
  768.  
  769.  
  770. S O L V E S U M M A R Y
  771.  
  772. MODEL humanitarian_aid OBJECTIVE Z
  773. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  774. SOLVER GUROBI FROM LINE 124
  775.  
  776. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  777. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  778. **** OBJECTIVE VALUE 147960.0000
  779.  
  780. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.010 1000.000
  781. ITERATION COUNT, LIMIT 67 2000000000
  782. Gurobi full license.
  783. Gurobi library version 6.5.2
  784. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  785.  
  786. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  787.  
  788. Final Solve: 147960.000000 (11 iterations)
  789. Best possible: 147960.000000
  790. Absolute gap: 0.000000
  791. Relative gap: 0.000000
  792.  
  793. ---- EQU demanda restricciones para suplir la demanda de cada país de mercanc
  794. ía de tipo i
  795.  
  796. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  797.  
  798. F.pais1 15.000 15.000 +INF 480.000
  799. F.pais2 16.000 16.000 +INF 480.000
  800. F.pais3 19.000 19.000 +INF 480.000
  801. W.pais1 110.000 110.000 +INF 320.000
  802. W.pais2 112.000 112.000 +INF 320.000
  803. W.pais3 115.000 115.000 +INF 320.000
  804. S.pais1 13.000 13.000 +INF 640.000
  805. S.pais2 15.000 15.000 +INF 640.000
  806. S.pais3 16.000 16.000 +INF 640.000
  807.  
  808. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  809.  
  810. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  811.  
  812. av1 -INF . 1.000 .
  813. av2 -INF 1.000 1.000 .
  814. av3 -INF . 1.000 .
  815. av4 -INF 1.000 1.000 .
  816.  
  817. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  818.  
  819. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  820.  
  821. av1.pais1 -INF . . -88.000
  822. av1.pais2 -INF . . -88.000
  823. av1.pais3 -INF . . -88.000
  824. av2.pais1 -INF . . -88.000
  825. av2.pais2 -INF . . -88.000
  826. av2.pais3 -INF . . -88.000
  827. av3.pais1 -INF . . -88.000
  828. av3.pais2 -INF . . -88.000
  829. av3.pais3 -INF . . -88.000
  830. av4.pais1 -INF . . -88.000
  831. av4.pais2 -INF . . -88.000
  832. av4.pais3 -INF . . -88.000
  833.  
  834. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  835.  
  836. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  837.  
  838. F -INF 30.000 30.000 -296.000
  839. W -INF . . -200.000
  840. S -INF 10.000 10.000 -296.000
  841.  
  842. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  843.  
  844. ---- EQU cost . . . 1.000
  845.  
  846. cost costes totales
  847.  
  848. ---- VAR L cantidad de mercacía i que se compra local en el país k
  849.  
  850. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  851.  
  852. pais1.F . 7.000 +INF .
  853. pais1.W . 74.000 +INF .
  854. pais1.S . 13.000 +INF .
  855. pais2.F . . +INF EPS
  856. pais2.W . 49.000 +INF .
  857. pais2.S . 9.000 +INF .
  858. pais3.F . 19.000 +INF .
  859. pais3.W . 115.000 +INF .
  860. pais3.S . 16.000 +INF .
  861.  
  862. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  863.  
  864. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  865.  
  866. av1.pais1 . . 1.000 600.000
  867. av1.pais2 . . 1.000 1600.000
  868. av1.pais3 . . 1.000 2600.000
  869. av2.pais1 . 1.000 1.000 600.000
  870. av2.pais2 . . 1.000 1600.000
  871. av2.pais3 . . 1.000 2600.000
  872. av3.pais1 . . 1.000 1200.000
  873. av3.pais2 . . 1.000 -800.000
  874. av3.pais3 . . 1.000 3200.000
  875. av4.pais1 . . 1.000 1200.000
  876. av4.pais2 . 1.000 1.000 -800.000
  877. av4.pais3 . . 1.000 3200.000
  878.  
  879. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  880.  
  881. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  882.  
  883. av1.F.pais1 . . +INF .
  884. av1.F.pais2 . . +INF .
  885. av1.F.pais3 . . +INF .
  886. av1.W.pais1 . . +INF EPS
  887. av1.W.pais2 . . +INF EPS
  888. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  889. av1.S.pais1 . . +INF EPS
  890. av1.S.pais2 . . +INF EPS
  891. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  892. av2.F.pais1 . 10.000 +INF .
  893. av2.F.pais2 . . +INF .
  894. av2.F.pais3 . . +INF .
  895. av2.W.pais1 . 40.000 +INF .
  896. av2.W.pais2 . . +INF EPS
  897. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  898. av2.S.pais1 . . +INF EPS
  899. av2.S.pais2 . . +INF EPS
  900. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  901. av3.F.pais1 . . +INF .
  902. av3.F.pais2 . . +INF .
  903. av3.F.pais3 . . +INF .
  904. av3.W.pais1 . . +INF EPS
  905. av3.W.pais2 . . +INF EPS
  906. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  907. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  908. av3.S.pais2 . . +INF EPS
  909. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  910. av4.F.pais1 . . +INF .
  911. av4.F.pais2 . 20.000 +INF .
  912. av4.F.pais3 . . +INF .
  913. av4.W.pais1 . . +INF EPS
  914. av4.W.pais2 . 70.000 +INF .
  915. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  916. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  917. av4.S.pais2 . 10.000 +INF .
  918. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  919.  
  920. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  921.  
  922. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  923.  
  924. F . . +INF 4.000
  925. W . 110.000 +INF .
  926. S . . +INF 104.000
  927.  
  928. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  929.  
  930. ---- VAR Z -INF 1.4796E+5 +INF .
  931.  
  932. Z valor de la función objetivo
  933.  
  934.  
  935. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  936. 0 INFEASIBLE
  937. 0 UNBOUNDED
  938. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 13
  939. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  940. E x e c u t i o n
  941.  
  942.  
  943. ---- 125 VARIABLE Z.L = 147960.000 valor de la función
  944. objetivo
  945.  
  946. ---- 125 VARIABLE L.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa�
  947. �s k
  948.  
  949. F W S
  950.  
  951. pais1 7.000 74.000 13.000
  952. pais2 49.000 9.000
  953. pais3 19.000 115.000 16.000
  954.  
  955.  
  956. ---- 125 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  957.  
  958. pais1 pais2
  959.  
  960. av2 1.000
  961. av4 1.000
  962.  
  963.  
  964. ---- 125 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  965.  
  966. pais1 pais2
  967.  
  968. av2.F 10.000
  969. av2.W 40.000
  970. av4.F 20.000
  971. av4.W 70.000
  972. av4.S 10.000
  973.  
  974.  
  975. ---- 125 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  976.  
  977. W 110.000
  978.  
  979.  
  980. ---- 125 PARAMETER Corr corrupcion de la mercancia
  981.  
  982. F 0.200, W 0.100, S 0.400
  983.  
  984. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 14
  985. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  986. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid_s Using MIP From line 131
  987.  
  988.  
  989. MODEL STATISTICS
  990.  
  991. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 47
  992. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 79
  993. NON ZERO ELEMENTS 277 DISCRETE VARIABLES 12
  994.  
  995.  
  996. GENERATION TIME = 0.002 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  997.  
  998.  
  999. EXECUTION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1000. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 15
  1001. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1002. Solution Report SOLVE humanitarian_aid_s Using MIP From line 131
  1003.  
  1004.  
  1005. S O L V E S U M M A R Y
  1006.  
  1007. MODEL humanitarian_aid_s OBJECTIVE ZS
  1008. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  1009. SOLVER GUROBI FROM LINE 131
  1010.  
  1011. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  1012. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  1013. **** OBJECTIVE VALUE 147960.0000
  1014.  
  1015. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.010 1000.000
  1016. ITERATION COUNT, LIMIT 111 2000000000
  1017. Gurobi full license.
  1018. Gurobi library version 6.5.2
  1019. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1020.  
  1021. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1022.  
  1023. Final Solve: 147960.000000 (23 iterations)
  1024. Best possible: 147960.000000
  1025. Absolute gap: 0.000000
  1026. Relative gap: 0.000000
  1027.  
  1028. ---- EQU demandas
  1029.  
  1030. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1031.  
  1032. F.pais1.s1 15.000 15.000 +INF 120.000
  1033. F.pais1.s2 15.000 15.000 +INF 120.000
  1034. F.pais1.s3 15.000 15.000 +INF 240.000
  1035. F.pais2.s1 16.000 16.000 +INF 120.000
  1036. F.pais2.s2 16.000 16.000 +INF 120.000
  1037. F.pais2.s3 16.000 16.000 +INF 240.000
  1038. F.pais3.s1 19.000 19.000 +INF 120.000
  1039. F.pais3.s2 19.000 19.000 +INF 120.000
  1040. F.pais3.s3 19.000 19.000 +INF 240.000
  1041. W.pais1.s1 110.000 110.000 +INF 80.000
  1042. W.pais1.s2 110.000 110.000 +INF 80.000
  1043. W.pais1.s3 110.000 110.000 +INF 160.000
  1044. W.pais2.s1 112.000 112.000 +INF 80.000
  1045. W.pais2.s2 112.000 112.000 +INF 80.000
  1046. W.pais2.s3 112.000 112.000 +INF 160.000
  1047. W.pais3.s1 115.000 115.000 +INF 80.000
  1048. W.pais3.s2 115.000 115.000 +INF 80.000
  1049. W.pais3.s3 115.000 115.000 +INF 160.000
  1050. S.pais1.s1 13.000 13.000 +INF 160.000
  1051. S.pais1.s2 13.000 13.000 +INF 160.000
  1052. S.pais1.s3 13.000 13.000 +INF 320.000
  1053. S.pais2.s1 15.000 15.000 +INF 160.000
  1054. S.pais2.s2 15.000 15.000 +INF 160.000
  1055. S.pais2.s3 15.000 15.000 +INF 320.000
  1056. S.pais3.s1 16.000 16.000 +INF 160.000
  1057. S.pais3.s2 16.000 16.000 +INF 160.000
  1058. S.pais3.s3 16.000 16.000 +INF 320.000
  1059.  
  1060. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  1061.  
  1062. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1063.  
  1064. av1 -INF . 1.000 .
  1065. av2 -INF 1.000 1.000 .
  1066. av3 -INF . 1.000 .
  1067. av4 -INF 1.000 1.000 .
  1068.  
  1069. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  1070.  
  1071. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1072.  
  1073. av1.pais1 -INF . . -88.000
  1074. av1.pais2 -INF . . -88.000
  1075. av1.pais3 -INF . . -88.000
  1076. av2.pais1 -INF . . -88.000
  1077. av2.pais2 -INF . . -88.000
  1078. av2.pais3 -INF . . -88.000
  1079. av3.pais1 -INF . . -88.000
  1080. av3.pais2 -INF . . -88.000
  1081. av3.pais3 -INF . . -88.000
  1082. av4.pais1 -INF . . -88.000
  1083. av4.pais2 -INF . . -88.000
  1084. av4.pais3 -INF . . -88.000
  1085.  
  1086. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  1087.  
  1088. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1089.  
  1090. F -INF 30.000 30.000 -296.000
  1091. W -INF . . -200.000
  1092. S -INF 10.000 10.000 -296.000
  1093.  
  1094. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1095.  
  1096. ---- EQU costs . . . 1.000
  1097.  
  1098. costs costes estocastico
  1099.  
  1100. ---- VAR LS cantidad de mercacía i que se compra local en el país k en el es
  1101. canario s
  1102.  
  1103. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1104.  
  1105. pais1.F.s1 . 4.000 +INF .
  1106. pais1.F.s2 . 6.444 +INF .
  1107. pais1.F.s3 . 5.222 +INF .
  1108. pais1.W.s1 . 83.611 +INF .
  1109. pais1.W.s2 . 86.389 +INF .
  1110. pais1.W.s3 . 85.000 +INF .
  1111. pais1.S.s1 . 5.000 +INF .
  1112. pais1.S.s2 . 9.000 +INF .
  1113. pais1.S.s3 . 7.000 +INF .
  1114. pais2.F.s1 . . +INF -4.26E-14
  1115. pais2.F.s2 . 3.556 +INF .
  1116. pais2.F.s3 . 1.778 +INF .
  1117. pais2.W.s1 . 33.889 +INF .
  1118. pais2.W.s2 . 42.111 +INF .
  1119. pais2.W.s3 . 38.000 +INF .
  1120. pais2.S.s1 . 15.000 +INF .
  1121. pais2.S.s2 . 15.000 +INF .
  1122. pais2.S.s3 . 15.000 +INF .
  1123. pais3.F.s1 . 19.000 +INF .
  1124. pais3.F.s2 . 19.000 +INF .
  1125. pais3.F.s3 . 19.000 +INF .
  1126. pais3.W.s1 . 115.000 +INF .
  1127. pais3.W.s2 . 115.000 +INF .
  1128. pais3.W.s3 . 115.000 +INF .
  1129. pais3.S.s1 . 16.000 +INF .
  1130. pais3.S.s2 . 16.000 +INF .
  1131. pais3.S.s3 . 16.000 +INF .
  1132.  
  1133. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1134.  
  1135. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1136.  
  1137. av1.pais1 . . 1.000 600.000
  1138. av1.pais2 . . 1.000 1600.000
  1139. av1.pais3 . . 1.000 2600.000
  1140. av2.pais1 . 1.000 1.000 600.000
  1141. av2.pais2 . . 1.000 1600.000
  1142. av2.pais3 . . 1.000 2600.000
  1143. av3.pais1 . . 1.000 1200.000
  1144. av3.pais2 . . 1.000 -800.000
  1145. av3.pais3 . . 1.000 3200.000
  1146. av4.pais1 . . 1.000 1200.000
  1147. av4.pais2 . 1.000 1.000 -800.000
  1148. av4.pais3 . . 1.000 3200.000
  1149.  
  1150. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1151.  
  1152. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1153.  
  1154. av1.F.pais1 . . +INF .
  1155. av1.F.pais2 . . +INF .
  1156. av1.F.pais3 . . +INF .
  1157. av1.W.pais1 . . +INF EPS
  1158. av1.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1159. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  1160. av1.S.pais1 . . +INF EPS
  1161. av1.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1162. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  1163. av2.F.pais1 . 12.222 +INF .
  1164. av2.F.pais2 . . +INF .
  1165. av2.F.pais3 . . +INF .
  1166. av2.W.pais1 . 27.778 +INF .
  1167. av2.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1168. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  1169. av2.S.pais1 . 10.000 +INF .
  1170. av2.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1171. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  1172. av3.F.pais1 . . +INF .
  1173. av3.F.pais2 . . +INF .
  1174. av3.F.pais3 . . +INF .
  1175. av3.W.pais1 . . +INF EPS
  1176. av3.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1177. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  1178. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  1179. av3.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1180. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  1181. av4.F.pais1 . . +INF .
  1182. av4.F.pais2 . 17.778 +INF .
  1183. av4.F.pais3 . . +INF .
  1184. av4.W.pais1 . . +INF EPS
  1185. av4.W.pais2 . 82.222 +INF .
  1186. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  1187. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  1188. av4.S.pais2 . . +INF EPS
  1189. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  1190.  
  1191. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  1192.  
  1193. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1194.  
  1195. F . . +INF 4.000
  1196. W . 110.000 +INF .
  1197. S . . +INF 104.000
  1198.  
  1199. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1200.  
  1201. ---- VAR ZS -INF 1.4796E+5 +INF .
  1202.  
  1203. ZS valor de la función objetivo estocastico
  1204.  
  1205.  
  1206. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  1207. 0 INFEASIBLE
  1208. 0 UNBOUNDED
  1209. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 16
  1210. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1211. E x e c u t i o n
  1212.  
  1213.  
  1214. ---- 132 VARIABLE ZS.L = 147960.000 valor de la función
  1215. objetivo estocastico
  1216.  
  1217. ---- 132 VARIABLE LS.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa
  1218. ís k en el escanario s
  1219.  
  1220. s1 s2 s3
  1221.  
  1222. pais1.F 4.000 6.444 5.222
  1223. pais1.W 83.611 86.389 85.000
  1224. pais1.S 5.000 9.000 7.000
  1225. pais2.F 3.556 1.778
  1226. pais2.W 33.889 42.111 38.000
  1227. pais2.S 15.000 15.000 15.000
  1228. pais3.F 19.000 19.000 19.000
  1229. pais3.W 115.000 115.000 115.000
  1230. pais3.S 16.000 16.000 16.000
  1231.  
  1232.  
  1233. ---- 132 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1234.  
  1235. pais1 pais2
  1236.  
  1237. av2 1.000
  1238. av4 1.000
  1239.  
  1240.  
  1241. ---- 132 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1242.  
  1243. pais1 pais2
  1244.  
  1245. av2.F 12.222
  1246. av2.W 27.778
  1247. av2.S 10.000
  1248. av4.F 17.778
  1249. av4.W 82.222
  1250.  
  1251.  
  1252. ---- 132 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  1253.  
  1254. W 110.000
  1255.  
  1256. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 17
  1257. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1258. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid_s_p Using MIP From line 136
  1259.  
  1260.  
  1261. MODEL STATISTICS
  1262.  
  1263. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 49
  1264. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 79
  1265. NON ZERO ELEMENTS 309 DISCRETE VARIABLES 12
  1266.  
  1267.  
  1268. GENERATION TIME = 0.002 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1269.  
  1270.  
  1271. EXECUTION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1272. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 18
  1273. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1274. Solution Report SOLVE humanitarian_aid_s_p Using MIP From line 136
  1275.  
  1276.  
  1277. S O L V E S U M M A R Y
  1278.  
  1279. MODEL humanitarian_aid_s_p OBJECTIVE costemaximo
  1280. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  1281. SOLVER GUROBI FROM LINE 136
  1282.  
  1283. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  1284. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  1285. **** OBJECTIVE VALUE 152440.0000
  1286.  
  1287. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.030 1000.000
  1288. ITERATION COUNT, LIMIT 258 2000000000
  1289. Gurobi full license.
  1290. Gurobi library version 6.5.2
  1291. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1292.  
  1293. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1294.  
  1295. Final Solve: 152440.000000 (22 iterations)
  1296. Best possible: 152440.000000
  1297. Absolute gap: 0.000000
  1298. Relative gap: 0.000000
  1299.  
  1300. ---- EQU demandas
  1301.  
  1302. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1303.  
  1304. F.pais1.s1 15.000 15.000 +INF EPS
  1305. F.pais1.s2 15.000 15.000 +INF 480.000
  1306. F.pais1.s3 15.000 15.000 +INF EPS
  1307. F.pais2.s1 16.000 18.000 +INF .
  1308. F.pais2.s2 16.000 16.000 +INF 480.000
  1309. F.pais2.s3 16.000 16.000 +INF 5.684E-14
  1310. F.pais3.s1 19.000 19.000 +INF EPS
  1311. F.pais3.s2 19.000 19.000 +INF 480.000
  1312. F.pais3.s3 19.000 19.000 +INF EPS
  1313. W.pais1.s1 110.000 110.000 +INF EPS
  1314. W.pais1.s2 110.000 110.000 +INF 320.000
  1315. W.pais1.s3 110.000 110.000 +INF EPS
  1316. W.pais2.s1 112.000 112.000 +INF EPS
  1317. W.pais2.s2 112.000 112.000 +INF 320.000
  1318. W.pais2.s3 112.000 112.000 +INF EPS
  1319. W.pais3.s1 115.000 115.000 +INF EPS
  1320. W.pais3.s2 115.000 115.000 +INF 320.000
  1321. W.pais3.s3 115.000 115.000 +INF EPS
  1322. S.pais1.s1 13.000 25.500 +INF .
  1323. S.pais1.s2 13.000 13.000 +INF 640.000
  1324. S.pais1.s3 13.000 20.000 +INF .
  1325. S.pais2.s1 15.000 15.000 +INF EPS
  1326. S.pais2.s2 15.000 15.000 +INF 640.000
  1327. S.pais2.s3 15.000 15.000 +INF EPS
  1328. S.pais3.s1 16.000 16.000 +INF EPS
  1329. S.pais3.s2 16.000 16.000 +INF 640.000
  1330. S.pais3.s3 16.000 16.000 +INF EPS
  1331.  
  1332. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  1333.  
  1334. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1335.  
  1336. av1 -INF 1.000 1.000 .
  1337. av2 -INF . 1.000 .
  1338. av3 -INF 1.000 1.000 .
  1339. av4 -INF . 1.000 .
  1340.  
  1341. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  1342.  
  1343. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1344.  
  1345. av1.pais1 -INF . . -72.000
  1346. av1.pais2 -INF . . -72.000
  1347. av1.pais3 -INF . . -72.000
  1348. av2.pais1 -INF . . -72.000
  1349. av2.pais2 -INF . . -72.000
  1350. av2.pais3 -INF . . -72.000
  1351. av3.pais1 -INF . . -72.000
  1352. av3.pais2 -INF . . -72.000
  1353. av3.pais3 -INF . . -72.000
  1354. av4.pais1 -INF . . -72.000
  1355. av4.pais2 -INF . . -72.000
  1356. av4.pais3 -INF . . -72.000
  1357.  
  1358. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  1359.  
  1360. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1361.  
  1362. F -INF 30.000 30.000 -264.000
  1363. W -INF . . -200.000
  1364. S -INF 10.000 10.000 -184.000
  1365.  
  1366. ---- EQU costminmax coste masximo entre los escenarios
  1367.  
  1368. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1369.  
  1370. s1 -INF . . EPS
  1371. s2 -INF . . -1.000
  1372. s3 -INF . . EPS
  1373.  
  1374. ---- VAR LS cantidad de mercacía i que se compra local en el país k en el es
  1375. canario s
  1376.  
  1377. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1378.  
  1379. pais1.F.s1 . 6.000 +INF .
  1380. pais1.F.s2 . 8.000 +INF .
  1381. pais1.F.s3 . 7.000 +INF .
  1382. pais1.W.s1 . 81.500 +INF .
  1383. pais1.W.s2 . 84.500 +INF .
  1384. pais1.W.s3 . 83.000 +INF .
  1385. pais1.S.s1 . 17.500 +INF .
  1386. pais1.S.s2 . 9.000 +INF .
  1387. pais1.S.s3 . 14.000 +INF .
  1388. pais2.F.s1 . . +INF EPS
  1389. pais2.F.s2 . 2.000 +INF .
  1390. pais2.F.s3 . . +INF -5.68E-14
  1391. pais2.W.s1 . 36.000 +INF .
  1392. pais2.W.s2 . 44.000 +INF .
  1393. pais2.W.s3 . 40.000 +INF .
  1394. pais2.S.s1 . 15.000 +INF .
  1395. pais2.S.s2 . 15.000 +INF .
  1396. pais2.S.s3 . 15.000 +INF .
  1397. pais3.F.s1 . 19.000 +INF .
  1398. pais3.F.s2 . 19.000 +INF .
  1399. pais3.F.s3 . 19.000 +INF .
  1400. pais3.W.s1 . 115.000 +INF .
  1401. pais3.W.s2 . 115.000 +INF .
  1402. pais3.W.s3 . 115.000 +INF .
  1403. pais3.S.s1 . 16.000 +INF .
  1404. pais3.S.s2 . 16.000 +INF .
  1405. pais3.S.s3 . 16.000 +INF .
  1406.  
  1407. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1408.  
  1409. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1410.  
  1411. av1.pais1 . 1.000 1.000 1400.000
  1412. av1.pais2 . . 1.000 2400.000
  1413. av1.pais3 . . 1.000 3400.000
  1414. av2.pais1 . . 1.000 1400.000
  1415. av2.pais2 . . 1.000 2400.000
  1416. av2.pais3 . . 1.000 3400.000
  1417. av3.pais1 . . 1.000 2800.000
  1418. av3.pais2 . 1.000 1.000 800.000
  1419. av3.pais3 . . 1.000 4800.000
  1420. av4.pais1 . . 1.000 2800.000
  1421. av4.pais2 . . 1.000 800.000
  1422. av4.pais3 . . 1.000 4800.000
  1423.  
  1424. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1425.  
  1426. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1427.  
  1428. av1.F.pais1 . 10.000 +INF .
  1429. av1.F.pais2 . . +INF .
  1430. av1.F.pais3 . . +INF .
  1431. av1.W.pais1 . 30.000 +INF .
  1432. av1.W.pais2 . . +INF EPS
  1433. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  1434. av1.S.pais1 . 10.000 +INF .
  1435. av1.S.pais2 . . +INF EPS
  1436. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  1437. av2.F.pais1 . . +INF EPS
  1438. av2.F.pais2 . . +INF .
  1439. av2.F.pais3 . . +INF .
  1440. av2.W.pais1 . . +INF .
  1441. av2.W.pais2 . . +INF EPS
  1442. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  1443. av2.S.pais1 . . +INF EPS
  1444. av2.S.pais2 . . +INF EPS
  1445. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  1446. av3.F.pais1 . . +INF EPS
  1447. av3.F.pais2 . 20.000 +INF .
  1448. av3.F.pais3 . . +INF .
  1449. av3.W.pais1 . . +INF .
  1450. av3.W.pais2 . 80.000 +INF .
  1451. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  1452. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  1453. av3.S.pais2 . . +INF EPS
  1454. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  1455. av4.F.pais1 . . +INF EPS
  1456. av4.F.pais2 . . +INF .
  1457. av4.F.pais3 . . +INF .
  1458. av4.W.pais1 . . +INF .
  1459. av4.W.pais2 . . +INF EPS
  1460. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  1461. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  1462. av4.S.pais2 . . +INF EPS
  1463. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  1464.  
  1465. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  1466.  
  1467. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1468.  
  1469. F . . +INF 36.000
  1470. W . 110.000 +INF .
  1471. S . . +INF 216.000
  1472.  
  1473. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1474.  
  1475. ---- VAR costemaxi~ -INF 1.5244E+5 +INF .
  1476.  
  1477. costemaximo coste masximo entre los escenarios
  1478.  
  1479.  
  1480. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  1481. 0 INFEASIBLE
  1482. 0 UNBOUNDED
  1483. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 19
  1484. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1485. E x e c u t i o n
  1486.  
  1487.  
  1488. ---- 137 VARIABLE costemaximo.L = 152440.000 coste masximo entre
  1489. los escenarios
  1490.  
  1491. ---- 137 VARIABLE LS.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa
  1492. ís k en el escanario s
  1493.  
  1494. s1 s2 s3
  1495.  
  1496. pais1.F 6.000 8.000 7.000
  1497. pais1.W 81.500 84.500 83.000
  1498. pais1.S 17.500 9.000 14.000
  1499. pais2.F 2.000
  1500. pais2.W 36.000 44.000 40.000
  1501. pais2.S 15.000 15.000 15.000
  1502. pais3.F 19.000 19.000 19.000
  1503. pais3.W 115.000 115.000 115.000
  1504. pais3.S 16.000 16.000 16.000
  1505.  
  1506.  
  1507. ---- 137 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1508.  
  1509. pais1 pais2
  1510.  
  1511. av1 1.000
  1512. av3 1.000
  1513.  
  1514.  
  1515. ---- 137 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1516.  
  1517. pais1 pais2
  1518.  
  1519. av1.F 10.000
  1520. av1.W 30.000
  1521. av1.S 10.000
  1522. av3.F 20.000
  1523. av3.W 80.000
  1524.  
  1525.  
  1526. ---- 137 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  1527.  
  1528. W 110.000
  1529.  
  1530. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 20
  1531. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1532. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid_savage_minmax Using MIP From line 141
  1533.  
  1534.  
  1535. MODEL STATISTICS
  1536.  
  1537. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 49
  1538. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 79
  1539. NON ZERO ELEMENTS 309 DISCRETE VARIABLES 12
  1540.  
  1541.  
  1542. GENERATION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1543.  
  1544.  
  1545. EXECUTION TIME = 0.004 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1546. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 21
  1547. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1548. Solution Report SOLVE humanitarian_aid_savage_minmax Using MIP From line 141
  1549.  
  1550.  
  1551. S O L V E S U M M A R Y
  1552.  
  1553. MODEL humanitarian_aid_savage_minmax OBJECTIVE arrepentimiento_maximo
  1554. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  1555. SOLVER GUROBI FROM LINE 141
  1556.  
  1557. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  1558. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  1559. **** OBJECTIVE VALUE 454.5301
  1560.  
  1561. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.030 1000.000
  1562. ITERATION COUNT, LIMIT 178 2000000000
  1563. Gurobi full license.
  1564. Gurobi library version 6.5.2
  1565. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1566.  
  1567. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1568.  
  1569. Final Solve: 454.530075 (24 iterations)
  1570. Best possible: 454.530075
  1571. Absolute gap: -0.000000
  1572. Relative gap: 0.000000
  1573.  
  1574. ---- EQU demandas
  1575.  
  1576. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1577.  
  1578. F.pais1.s1 15.000 15.000 +INF 434.286
  1579. F.pais1.s2 15.000 15.000 +INF 17.143
  1580. F.pais1.s3 15.000 15.000 +INF EPS
  1581. F.pais2.s1 16.000 16.000 +INF 434.286
  1582. F.pais2.s2 16.000 16.000 +INF 17.143
  1583. F.pais2.s3 16.000 16.000 +INF EPS
  1584. F.pais3.s1 19.000 19.000 +INF 462.857
  1585. F.pais3.s2 19.000 19.000 +INF 17.143
  1586. F.pais3.s3 19.000 19.000 +INF EPS
  1587. W.pais1.s1 110.000 110.000 +INF 308.571
  1588. W.pais1.s2 110.000 110.000 +INF 11.429
  1589. W.pais1.s3 110.000 110.000 +INF EPS
  1590. W.pais2.s1 112.000 112.000 +INF 308.571
  1591. W.pais2.s2 112.000 112.000 +INF 11.429
  1592. W.pais2.s3 112.000 112.000 +INF EPS
  1593. W.pais3.s1 115.000 115.000 +INF 308.571
  1594. W.pais3.s2 115.000 115.000 +INF 11.429
  1595. W.pais3.s3 115.000 115.000 +INF EPS
  1596. S.pais1.s1 13.000 13.000 +INF 617.143
  1597. S.pais1.s2 13.000 13.000 +INF 22.857
  1598. S.pais1.s3 13.000 13.000 +INF EPS
  1599. S.pais2.s1 15.000 15.000 +INF 617.143
  1600. S.pais2.s2 15.000 15.000 +INF 22.857
  1601. S.pais2.s3 15.000 15.461 +INF .
  1602. S.pais3.s1 16.000 16.000 +INF 617.143
  1603. S.pais3.s2 16.000 16.000 +INF 22.857
  1604. S.pais3.s3 16.000 16.000 +INF EPS
  1605.  
  1606. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  1607.  
  1608. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1609.  
  1610. av1 -INF 1.000 1.000 .
  1611. av2 -INF . 1.000 .
  1612. av3 -INF . 1.000 .
  1613. av4 -INF 1.000 1.000 .
  1614.  
  1615. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  1616.  
  1617. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1618.  
  1619. av1.pais1 -INF . . -102.857
  1620. av1.pais2 -INF . . -102.857
  1621. av1.pais3 -INF . . -128.571
  1622. av2.pais1 -INF . . -102.857
  1623. av2.pais2 -INF . . -102.857
  1624. av2.pais3 -INF . . -128.571
  1625. av3.pais1 -INF . . -102.857
  1626. av3.pais2 -INF . . -102.857
  1627. av3.pais3 -INF . . -128.571
  1628. av4.pais1 -INF . . -102.857
  1629. av4.pais2 -INF . . -102.857
  1630. av4.pais3 -INF . . -128.571
  1631.  
  1632. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  1633.  
  1634. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1635.  
  1636. F -INF 30.000 30.000 -300.000
  1637. W -INF . . -200.000
  1638. S -INF 10.000 10.000 -400.000
  1639.  
  1640. ---- EQU arrepentimiento arrepentimineto en funcion del escenario
  1641.  
  1642. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1643.  
  1644. s1 -INF 1.4289E+5 1.4289E+5 -0.964
  1645. s2 -INF 1.5244E+5 1.5244E+5 -0.036
  1646. s3 -INF 1.4796E+5 1.4796E+5 EPS
  1647.  
  1648. ---- VAR LS cantidad de mercacía i que se compra local en el país k en el es
  1649. canario s
  1650.  
  1651. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1652.  
  1653. pais1.F.s1 . . +INF 28.571
  1654. pais1.F.s2 . 3.333 +INF .
  1655. pais1.F.s3 . 1.667 +INF .
  1656. pais1.W.s1 . 89.129 +INF .
  1657. pais1.W.s2 . 91.326 +INF .
  1658. pais1.W.s3 . 90.227 +INF .
  1659. pais1.S.s1 . 3.909 +INF .
  1660. pais1.S.s2 . 8.455 +INF .
  1661. pais1.S.s3 . 6.182 +INF .
  1662. pais2.F.s1 . . +INF 28.571
  1663. pais2.F.s2 . 3.556 +INF .
  1664. pais2.F.s3 . 1.778 +INF .
  1665. pais2.W.s1 . 33.889 +INF .
  1666. pais2.W.s2 . 42.111 +INF .
  1667. pais2.W.s3 . 38.000 +INF .
  1668. pais2.S.s1 . 15.000 +INF .
  1669. pais2.S.s2 . 15.000 +INF .
  1670. pais2.S.s3 . 15.461 +INF .
  1671. pais3.F.s1 . 19.000 +INF .
  1672. pais3.F.s2 . 19.000 +INF .
  1673. pais3.F.s3 . 19.000 +INF .
  1674. pais3.W.s1 . 115.000 +INF .
  1675. pais3.W.s2 . 115.000 +INF .
  1676. pais3.W.s3 . 115.000 +INF .
  1677. pais3.S.s1 . 16.000 +INF .
  1678. pais3.S.s2 . 16.000 +INF .
  1679. pais3.S.s3 . 16.000 +INF .
  1680.  
  1681. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1682.  
  1683. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1684.  
  1685. av1.pais1 . 1.000 1.000 -142.857
  1686. av1.pais2 . . 1.000 857.143
  1687. av1.pais3 . . 1.000 571.429
  1688. av2.pais1 . . 1.000 -142.857
  1689. av2.pais2 . . 1.000 857.143
  1690. av2.pais3 . . 1.000 571.429
  1691. av3.pais1 . . 1.000 -285.714
  1692. av3.pais2 . . 1.000 -2285.714
  1693. av3.pais3 . . 1.000 -857.143
  1694. av4.pais1 . . 1.000 -285.714
  1695. av4.pais2 . 1.000 1.000 -2285.714
  1696. av4.pais3 . . 1.000 -857.143
  1697.  
  1698. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1699.  
  1700. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1701.  
  1702. av1.F.pais1 . 16.667 +INF .
  1703. av1.F.pais2 . . +INF .
  1704. av1.F.pais3 . . +INF .
  1705. av1.W.pais1 . 21.970 +INF .
  1706. av1.W.pais2 . . +INF EPS
  1707. av1.W.pais3 . . +INF 25.714
  1708. av1.S.pais1 . 11.364 +INF .
  1709. av1.S.pais2 . . +INF -5.68E-14
  1710. av1.S.pais3 . . +INF 25.714
  1711. av2.F.pais1 . . +INF .
  1712. av2.F.pais2 . . +INF .
  1713. av2.F.pais3 . . +INF .
  1714. av2.W.pais1 . . +INF 5.684E-14
  1715. av2.W.pais2 . . +INF EPS
  1716. av2.W.pais3 . . +INF 25.714
  1717. av2.S.pais1 . . +INF EPS
  1718. av2.S.pais2 . . +INF -5.68E-14
  1719. av2.S.pais3 . . +INF 25.714
  1720. av3.F.pais1 . . +INF .
  1721. av3.F.pais2 . . +INF .
  1722. av3.F.pais3 . . +INF .
  1723. av3.W.pais1 . . +INF 5.684E-14
  1724. av3.W.pais2 . . +INF EPS
  1725. av3.W.pais3 . . +INF 25.714
  1726. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  1727. av3.S.pais2 . . +INF -5.68E-14
  1728. av3.S.pais3 . . +INF 25.714
  1729. av4.F.pais1 . . +INF .
  1730. av4.F.pais2 . 17.778 +INF .
  1731. av4.F.pais3 . . +INF .
  1732. av4.W.pais1 . . +INF 5.684E-14
  1733. av4.W.pais2 . 82.222 +INF .
  1734. av4.W.pais3 . . +INF 25.714
  1735. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  1736. av4.S.pais2 . . +INF -5.68E-14
  1737. av4.S.pais3 . . +INF 25.714
  1738.  
  1739. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  1740.  
  1741. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1742.  
  1743. F . 4.444 +INF .
  1744. W . 104.192 +INF .
  1745. S . 1.364 +INF .
  1746.  
  1747. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1748.  
  1749. ---- VAR arrepenti~ -INF 454.530 +INF .
  1750.  
  1751. arrepentimiento_maximo arrepentimineto maximo a minimizar
  1752.  
  1753.  
  1754. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  1755. 0 INFEASIBLE
  1756. 0 UNBOUNDED
  1757. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 22
  1758. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1759. E x e c u t i o n
  1760.  
  1761.  
  1762. ---- 142 VARIABLE arrepentimiento_maximo.L = 454.530 arrepentimineto m
  1763. aximo a minimizar
  1764.  
  1765. ---- 142 VARIABLE LS.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa
  1766. ís k en el escanario s
  1767.  
  1768. s1 s2 s3
  1769.  
  1770. pais1.F 3.333 1.667
  1771. pais1.W 89.129 91.326 90.227
  1772. pais1.S 3.909 8.455 6.182
  1773. pais2.F 3.556 1.778
  1774. pais2.W 33.889 42.111 38.000
  1775. pais2.S 15.000 15.000 15.461
  1776. pais3.F 19.000 19.000 19.000
  1777. pais3.W 115.000 115.000 115.000
  1778. pais3.S 16.000 16.000 16.000
  1779.  
  1780.  
  1781. ---- 142 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1782.  
  1783. pais1 pais2
  1784.  
  1785. av1 1.000
  1786. av4 1.000
  1787.  
  1788.  
  1789. ---- 142 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1790.  
  1791. pais1 pais2
  1792.  
  1793. av1.F 16.667
  1794. av1.W 21.970
  1795. av1.S 11.364
  1796. av4.F 17.778
  1797. av4.W 82.222
  1798.  
  1799.  
  1800. ---- 142 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  1801.  
  1802. F 4.444, W 104.192, S 1.364
  1803.  
  1804. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 23
  1805. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1806. Model Statistics SOLVE humanitarian_aid_savage_esp Using MIP From line 146
  1807.  
  1808.  
  1809. MODEL STATISTICS
  1810.  
  1811. BLOCKS OF EQUATIONS 5 SINGLE EQUATIONS 47
  1812. BLOCKS OF VARIABLES 5 SINGLE VARIABLES 79
  1813. NON ZERO ELEMENTS 277 DISCRETE VARIABLES 12
  1814.  
  1815.  
  1816. GENERATION TIME = 0.002 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1817.  
  1818.  
  1819. EXECUTION TIME = 0.003 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  1820. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 24
  1821. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  1822. Solution Report SOLVE humanitarian_aid_savage_esp Using MIP From line 146
  1823.  
  1824.  
  1825. S O L V E S U M M A R Y
  1826.  
  1827. MODEL humanitarian_aid_savage_esp OBJECTIVE arrepentimiento_esperado
  1828. TYPE MIP DIRECTION MINIMIZE
  1829. SOLVER GUROBI FROM LINE 146
  1830.  
  1831. **** SOLVER STATUS 1 Normal Completion
  1832. **** MODEL STATUS 1 Optimal
  1833. **** OBJECTIVE VALUE 147.4708
  1834.  
  1835. RESOURCE USAGE, LIMIT 0.010 1000.000
  1836. ITERATION COUNT, LIMIT 111 2000000000
  1837. Gurobi full license.
  1838. Gurobi library version 6.5.2
  1839. MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1840.  
  1841. Fixed MIP status(2): Model was solved to optimality (subject to tolerances).
  1842.  
  1843. Final Solve: 147.470760 (23 iterations)
  1844. Best possible: 147.470760
  1845. Absolute gap: 0.000000
  1846. Relative gap: 0.000000
  1847.  
  1848. ---- EQU demandas
  1849.  
  1850. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1851.  
  1852. F.pais1.s1 15.000 15.000 +INF 120.000
  1853. F.pais1.s2 15.000 15.000 +INF 120.000
  1854. F.pais1.s3 15.000 15.000 +INF 240.000
  1855. F.pais2.s1 16.000 16.000 +INF 120.000
  1856. F.pais2.s2 16.000 16.000 +INF 120.000
  1857. F.pais2.s3 16.000 16.000 +INF 240.000
  1858. F.pais3.s1 19.000 19.000 +INF 120.000
  1859. F.pais3.s2 19.000 19.000 +INF 120.000
  1860. F.pais3.s3 19.000 19.000 +INF 240.000
  1861. W.pais1.s1 110.000 110.000 +INF 80.000
  1862. W.pais1.s2 110.000 110.000 +INF 80.000
  1863. W.pais1.s3 110.000 110.000 +INF 160.000
  1864. W.pais2.s1 112.000 112.000 +INF 80.000
  1865. W.pais2.s2 112.000 112.000 +INF 80.000
  1866. W.pais2.s3 112.000 112.000 +INF 160.000
  1867. W.pais3.s1 115.000 115.000 +INF 80.000
  1868. W.pais3.s2 115.000 115.000 +INF 80.000
  1869. W.pais3.s3 115.000 115.000 +INF 160.000
  1870. S.pais1.s1 13.000 13.000 +INF 160.000
  1871. S.pais1.s2 13.000 13.000 +INF 160.000
  1872. S.pais1.s3 13.000 13.000 +INF 320.000
  1873. S.pais2.s1 15.000 15.000 +INF 160.000
  1874. S.pais2.s2 15.000 15.000 +INF 160.000
  1875. S.pais2.s3 15.000 15.000 +INF 320.000
  1876. S.pais3.s1 16.000 16.000 +INF 160.000
  1877. S.pais3.s2 16.000 16.000 +INF 160.000
  1878. S.pais3.s3 16.000 16.000 +INF 320.000
  1879.  
  1880. ---- EQU avionunico cada avión sólo puede ir a un país
  1881.  
  1882. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1883.  
  1884. av1 -INF . 1.000 .
  1885. av2 -INF 1.000 1.000 .
  1886. av3 -INF . 1.000 .
  1887. av4 -INF 1.000 1.000 .
  1888.  
  1889. ---- EQU capacidadavion restricciones de capacidad de los aviones
  1890.  
  1891. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1892.  
  1893. av1.pais1 -INF . . -88.000
  1894. av1.pais2 -INF . . -88.000
  1895. av1.pais3 -INF . . -88.000
  1896. av2.pais1 -INF . . -88.000
  1897. av2.pais2 -INF . . -88.000
  1898. av2.pais3 -INF . . -88.000
  1899. av3.pais1 -INF . . -88.000
  1900. av3.pais2 -INF . . -88.000
  1901. av3.pais3 -INF . . -88.000
  1902. av4.pais1 -INF . . -88.000
  1903. av4.pais2 -INF . . -88.000
  1904. av4.pais3 -INF . . -88.000
  1905.  
  1906. ---- EQU compraorigen no se puede mandar más de lo que se tiene
  1907.  
  1908. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1909.  
  1910. F -INF 30.000 30.000 -296.000
  1911. W -INF . . -200.000
  1912. S -INF 10.000 10.000 -296.000
  1913.  
  1914. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1915.  
  1916. ---- EQU arrep_esp~ 1.4781E+5 1.4781E+5 1.4781E+5 -1.000
  1917.  
  1918. arrep_esperado arrepentimiento esperado
  1919.  
  1920. ---- VAR LS cantidad de mercacía i que se compra local en el país k en el es
  1921. canario s
  1922.  
  1923. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1924.  
  1925. pais1.F.s1 . 4.000 +INF .
  1926. pais1.F.s2 . 6.444 +INF .
  1927. pais1.F.s3 . 5.222 +INF .
  1928. pais1.W.s1 . 83.611 +INF .
  1929. pais1.W.s2 . 86.389 +INF .
  1930. pais1.W.s3 . 85.000 +INF .
  1931. pais1.S.s1 . 5.000 +INF .
  1932. pais1.S.s2 . 9.000 +INF .
  1933. pais1.S.s3 . 7.000 +INF .
  1934. pais2.F.s1 . . +INF -4.26E-14
  1935. pais2.F.s2 . 3.556 +INF .
  1936. pais2.F.s3 . 1.778 +INF .
  1937. pais2.W.s1 . 33.889 +INF .
  1938. pais2.W.s2 . 42.111 +INF .
  1939. pais2.W.s3 . 38.000 +INF .
  1940. pais2.S.s1 . 15.000 +INF .
  1941. pais2.S.s2 . 15.000 +INF .
  1942. pais2.S.s3 . 15.000 +INF .
  1943. pais3.F.s1 . 19.000 +INF .
  1944. pais3.F.s2 . 19.000 +INF .
  1945. pais3.F.s3 . 19.000 +INF .
  1946. pais3.W.s1 . 115.000 +INF .
  1947. pais3.W.s2 . 115.000 +INF .
  1948. pais3.W.s3 . 115.000 +INF .
  1949. pais3.S.s1 . 16.000 +INF .
  1950. pais3.S.s2 . 16.000 +INF .
  1951. pais3.S.s3 . 16.000 +INF .
  1952.  
  1953. ---- VAR X vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  1954.  
  1955. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1956.  
  1957. av1.pais1 . . 1.000 600.000
  1958. av1.pais2 . . 1.000 1600.000
  1959. av1.pais3 . . 1.000 2600.000
  1960. av2.pais1 . 1.000 1.000 600.000
  1961. av2.pais2 . . 1.000 1600.000
  1962. av2.pais3 . . 1.000 2600.000
  1963. av3.pais1 . . 1.000 1200.000
  1964. av3.pais2 . . 1.000 -800.000
  1965. av3.pais3 . . 1.000 3200.000
  1966. av4.pais1 . . 1.000 1200.000
  1967. av4.pais2 . 1.000 1.000 -800.000
  1968. av4.pais3 . . 1.000 3200.000
  1969.  
  1970. ---- VAR Y mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  1971.  
  1972. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  1973.  
  1974. av1.F.pais1 . . +INF .
  1975. av1.F.pais2 . . +INF .
  1976. av1.F.pais3 . . +INF .
  1977. av1.W.pais1 . . +INF EPS
  1978. av1.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1979. av1.W.pais3 . . +INF EPS
  1980. av1.S.pais1 . . +INF EPS
  1981. av1.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1982. av1.S.pais3 . . +INF EPS
  1983. av2.F.pais1 . 12.222 +INF .
  1984. av2.F.pais2 . . +INF .
  1985. av2.F.pais3 . . +INF .
  1986. av2.W.pais1 . 27.778 +INF .
  1987. av2.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1988. av2.W.pais3 . . +INF EPS
  1989. av2.S.pais1 . 10.000 +INF .
  1990. av2.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1991. av2.S.pais3 . . +INF EPS
  1992. av3.F.pais1 . . +INF .
  1993. av3.F.pais2 . . +INF .
  1994. av3.F.pais3 . . +INF .
  1995. av3.W.pais1 . . +INF EPS
  1996. av3.W.pais2 . . +INF 5.684E-14
  1997. av3.W.pais3 . . +INF EPS
  1998. av3.S.pais1 . . +INF EPS
  1999. av3.S.pais2 . . +INF 5.684E-14
  2000. av3.S.pais3 . . +INF EPS
  2001. av4.F.pais1 . . +INF .
  2002. av4.F.pais2 . 17.778 +INF .
  2003. av4.F.pais3 . . +INF .
  2004. av4.W.pais1 . . +INF EPS
  2005. av4.W.pais2 . 82.222 +INF .
  2006. av4.W.pais3 . . +INF EPS
  2007. av4.S.pais1 . . +INF EPS
  2008. av4.S.pais2 . . +INF EPS
  2009. av4.S.pais3 . . +INF EPS
  2010.  
  2011. ---- VAR Q mercancia de tipo i que se compra en la base
  2012.  
  2013. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  2014.  
  2015. F . . +INF 4.000
  2016. W . 110.000 +INF .
  2017. S . . +INF 104.000
  2018.  
  2019. LOWER LEVEL UPPER MARGINAL
  2020.  
  2021. ---- VAR arrepenti~ -INF 147.471 +INF .
  2022.  
  2023. arrepentimiento_esperado arrepentimiento esperado a minimizar
  2024.  
  2025.  
  2026. **** REPORT SUMMARY : 0 NONOPT
  2027. 0 INFEASIBLE
  2028. 0 UNBOUNDED
  2029. GAMS 24.7.3 r58181 Released Jul 11, 2016 LEX-LEG x86 64bit/Linux 03/07/17 07:21:12 Page 25
  2030. G e n e r a l A l g e b r a i c M o d e l i n g S y s t e m
  2031. E x e c u t i o n
  2032.  
  2033.  
  2034. ---- 147 VARIABLE arrepentimiento_esperado.L = 147.471 arrepentimiento
  2035. esperado a mini
  2036. mizar
  2037.  
  2038. ---- 147 VARIABLE LS.L cantidad de mercacía i que se compra local en el pa
  2039. ís k en el escanario s
  2040.  
  2041. s1 s2 s3
  2042.  
  2043. pais1.F 4.000 6.444 5.222
  2044. pais1.W 83.611 86.389 85.000
  2045. pais1.S 5.000 9.000 7.000
  2046. pais2.F 3.556 1.778
  2047. pais2.W 33.889 42.111 38.000
  2048. pais2.S 15.000 15.000 15.000
  2049. pais3.F 19.000 19.000 19.000
  2050. pais3.W 115.000 115.000 115.000
  2051. pais3.S 16.000 16.000 16.000
  2052.  
  2053.  
  2054. ---- 147 VARIABLE X.L vale 1 si el avión j lleva mercancías al país k
  2055.  
  2056. pais1 pais2
  2057.  
  2058. av2 1.000
  2059. av4 1.000
  2060.  
  2061.  
  2062. ---- 147 VARIABLE Y.L mercacías de tipo i que lleva el avión j al país k
  2063.  
  2064. pais1 pais2
  2065.  
  2066. av2.F 12.222
  2067. av2.W 27.778
  2068. av2.S 10.000
  2069. av4.F 17.778
  2070. av4.W 82.222
  2071.  
  2072.  
  2073. ---- 147 VARIABLE Q.L mercancia de tipo i que se compra en la base
  2074.  
  2075. W 110.000
  2076.  
  2077.  
  2078.  
  2079. EXECUTION TIME = 0.001 SECONDS 3 MB 24.7.3 r58181 LEX-LEG
  2080.  
  2081.  
  2082. USER: Computer Sciences Dept. G151218:1517AO-LNX
  2083. University of Wisconsin-Madison DC8499
  2084. License for teaching and research at degree granting institutions
  2085.  
  2086.  
  2087. **** FILE SUMMARY
  2088.  
  2089. Input /var/lib/condor/execute/dir_2055216/MODEL.gms
  2090. Output /var/lib/condor/execute/dir_2055216/solve.out
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement
Public Pastes
Advertisement
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy.  OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!