Durante la mañana se realizaron modificaciones a los G.A. con la configuración de optimizar un mes a la vez, y esta ejecutándose hasta el momento, al finalizar vamos a graficar los resultados para poderlos comparar con el resultado de GAMS, que es el siguiente:

Luego de esto vamos realizar varias ejecuciones de la configuración inicial (optimizar los 12 meses de una sola vez) para hacer un promedio de los resultados y graficar ese promedio.

Al finalizar el día se espera poder tener gráficas de las diferentes variables que intervienen en el problema: q, x, y, D, p, v

14:00 La optimización mes a mes es muy lenta a partir del mes 6, por lo que decidí para la ejecución en el mes 8 con los siguientes resultados:

Con esto podemos decir que con esta configuración podemos obtener buenos resultado, pero el tiempo que le toma es demasiado.

Cabe recordar que la configuración anterior fue probada con 0<=q(t)<=200, lo cual introduce cierto retardo en la ejecución.

Esto lo recorde al momento de iniciar la siguiente prueba que es: optimizar los 12 meses en conjunto, repetirlo unas 100 veces, al final promediar los resultados finales y graficarlos.

Debido a eso decidí regresar a la restricción anterior de Q(t), que tiene menos retardo. Y(t) - [(Xmax-Xmin)/2.592] <= Q(t) <= Y(t) + [(Xmax-Xmin)/2.592]. Con esta restricción cada iteración tarda 1 min y 15 seg aproximadamente.

16:30 detuve la ejecución, y ya se habían realizado 51 iteraciones con los que saque el promedio y grafiqué:

Lo siguiente que voy a probar es la optimización progresiva usando la otra restriccionde Q(t)

Lunes 11:00 Tratar de subir lo que no subí el viernes

16:30 detuve la ejecución, y ya se habían realizado 51 iteraciones con los que saque el promedio y grafiqué:

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