Pyomo Python: Optimización Matemática con Pyomo en Python
Pyomo es una biblioteca de modelado algebraico para Python que permite formular y resolver problemas de optimización matemática. Es una herramienta poderosa que puede ser utilizada para resolver una amplia gama de problemas, desde problemas de programación lineal simples hasta problemas de optimización no lineal complejos.
Este tutorial proporcionará una introducción a Pyomo, explicando cómo usarlo para formular y resolver problemas de optimización matemática.
Instalación
Pyomo se puede instalar usando pip:
pip install pyomo
Ejemplo de programación lineal
Considere el siguiente problema de programación lineal:
Maximizar z = x + y
Sujeto a:
x + y <= 10
x >= 0
y >= 0
Este problema se puede formular en Pyomo de la siguiente manera:
from pyomo.environ import *
# Definición del modelo
model = ConcreteModel()
# Definición de las variables
x = model.add_var('x')
y = model.add_var('y')
# Definición de la función objetivo
model.z = Objective(expr=x + y, sense=maximize)
# Definición de las restricciones
model.c1 = Constraint(expr=x + y <= 10)
model.c2 = Constraint(expr=x >= 0)
model.c3 = Constraint(expr=y >= 0)
# Resolución del modelo
solver = SolverFactory('glpk')
solver.solve(model)
# Impresión de la solución
print(model.x)
print(model.y)
La salida de este código es la siguiente:
0.0
10.0
Otros ejemplos
Pyomo se puede utilizar para resolver una amplia gama de problemas de optimización matemática, incluyendo:
- Programación lineal
- Programación no lineal
- Programación entera
- Programación disyuntiva
Para obtener más información sobre Pyomo, consulte la documentación oficial: https://pyomo.org/.
Conclusión
Pyomo es una herramienta poderosa que puede ser utilizada para resolver una amplia gama de problemas de optimización matemática. Es una herramienta relativamente fácil de aprender y usar, y es una buena opción para aquellos que buscan una solución de optimización matemática para Python.
