source: branches/OptimizationNetworks/HeuristicLab.Problems.FacilityLocation.CplexSolver/3.3/FLP_1.mod @ 14895

//Capacitated Facility Location Problem:
 
int I = ...;
int J = ...;
float f[0..(I-1)] = ...;        //Kosten Depot i
float s[0..(I-1)] = ...;        //KAP Depot i
float d[0..(J-1)] = ...;        //Bedarf Kunde j
float c[0..(I-1)][0..(J-1)] = ...;    //Wegkosten von i nach j

range RI = 0..(I-1);
range RJ = 0..(J-1);
 
dvar float+ x[0..(I-1)][0..(J-1)];    //Transportmenge
dvar boolean y[0..(I-1)];       //Eröffnung Depot i
dvar boolean z[0..(I-1)][0..(J-1)];   //Depot i beliefert Kunde j

execute
 {
  cplex.threads=1;
 }

minimize
( sum ( i in 0..(I-1), j in 0..(J-1) ) ( c[i][j] * x[i][j] ) + sum ( i in 0..(I-1) ) ( f[i] * y[i] ) );


subject to 
{
  //Für jedes Depot gilt: Ausliefermenge x kann maximal so groß sein wie Depot-KAP y
  forall ( i in 0..(I-1) ) 
    sum ( j in 0..(J-1) ) ( x[i][j] ) <= s[i] * y[i];
  
  //Die Ausliefermenge x kann maximal so groß sein wie der Bedarf des Kunden und es kann nur ausgeliefert werden, wenn das Depot eröffnet wird
  forall ( i in 0..(I-1), j in 0..(J-1) ) 
    ( x[i][j] ) == ( d[j] * z[i][j] );
  
  //Jeder Kunde muss insgesamt genau den Bedarf d geliefert bekommen:
  forall ( j in 0..(J-1) )
    sum ( i in 0..(I-1) )  ( x[i][j] ) == d[j];
  
  forall ( j in 0..(J-1) )
    sum ( i in 0..(I-1) ) ( z[i][j] ) == 1;   

  forall ( i in 0..(I-1) )
    sum ( j in 0..(J-1) ) z[i][j] <= J * y[i];
}