Codepy - Python Online

# Modelo

from pulp import *

import numpy

#Ler o arquivo

#teste = np.loadtxt("Hard28_BPP13.txt")

#V = int(teste[1]) # Capacidade dos recipientes

#v = teste[2:teste.size].astype(int) # Peso de cada item

#n = v.size # Quantidade de itens

C = 1000 # Capacidade dos Bins

v = [3,2,1,2,3,1,2,6,1,7,3] # Itens

n = len(v) #Quantidade de Itens

# Variaveis

#Na matriz x, o elemeto xij = 1 se o item i esta no bin j e 0 caso contrario

x = [LpVariable("x{0}{1}".format(i, j), cat = "Binary") for i in range(n) for j in range(n)]

#No vetor y, yi = 1 se tem algum item no bin i e 0 caso contrario

y = [LpVariable("y{0}".format(i), cat = "Binary") for i in range(n)]

# Modelo

modelo = LpProblem("BPP", LpMinimize) #criando o modelo

# Funcao Objetivo

modelo += sum(y) #A funcao objetivo eh a quantidade de bins

# Restricoes

for k in range(n):

modelo += sum(x[j] for j in range(n*k, (n*k)+n)) == 1 # Cada item pode estar em apenas um recipiente

modelo += sum(x[j]*v[l] for j,l in zip(range(k, n**2, n), range(n))) <= C*y[k] # Nenhum bin pode estar sobrecarregado