Introducción a Pyomo

¿Qué es Pyomo?

Pyomo (Python Optimization Modeling Objects) es una biblioteca de código abierto en Python que se utiliza para definir y resolver problemas complejos de optimización matemática. Permite modelar problemas de:

• Programación lineal (LP)
• Programación no lineal (NLP)
• Programación entera mixta (MIP/MILP)
• Programación disyuntiva generalizada (GDP)

Contenido del Repositorio

/intro-pyomo
├── python_basico.ipynb            # Notebook introductoria a Python
├── fundamentos_pyomo.ipynb        # Notebook introductoria a Pyomo 
├── optimizacion_discreta.ipynb    # Notebook sobre optimización discreat
├── presentacion_taller_pyomo.pdf  # Diapositivas utilizadas durante el taller
├── LICENSE                        # Licencia
├── pyproject.toml                 # Configuración del environment de Python
└── README.md

Instrucciones de Uso

Desde GoogleColab

Haz click en cada link para dirigirte al notebook correspondiente:

• Python básico

• Fundamentos Pyomo

• Optimización discreta

Uso local

1. Clona este repositorio:

   git clone https://github.com/isfons/intro-pyomo.git
   cd intro_pyomo

2. Asegúrate de tener instalados todos los requisitos mencionados abajo.

3. Abre cada uno de los notebook (*.ipynb)

Requisitos Previos

Para utilizar estos notebooks necesitas:

1. Python ≥ 3.8

Asegúrate de tener Python instalado. Verifica tu versión con:

python --version

2. Dependencias de Python

Instala las dependencias del proyecto usando pip:

pip install -e .

O manualmente:

pip install pyomo numpy pandas matplotlib ipykernel

3. Solvers de Optimización (REQUERIDO)

⚠️ IMPORTANTE: Pyomo es solo un lenguaje de modelado. Para resolver problemas de optimización, debes instalar los solvers externos obligatoriamente.

IPOPT (para problemas no lineales - NLP)

Instalación recomendada con Conda:

conda install -c conda-forge ipopt

Alternativa - Descarga manual:

• Windows: Descargar binarios
• Linux/Mac: Compilar desde el código fuente o usar gestores de paquetes del sistema

Verificar instalación:

pyomo help --solvers

Deberías ver ipopt en la lista de solvers disponibles.

GLPK (para problemas lineales y enteros - LP/MILP)

Instalación recomendada con Conda:

conda install -c conda-forge glpk

Alternativa en Linux:

sudo apt-get install glpk-utils 

Alternativa en Windows: Descargar desde GNU GLPK y añadir al PATH del sistema.

Verificar instalación:

glpsol --version

Instalación rápida de ambos solvers (Conda):

conda install -c conda-forge ipopt glpk

Recursos Adicionales

• Documentación oficial de Pyomo
• Lista de solvers soportados
• Instalación de Pyomo

Licencia

Ver el archivo LICENSE para más detalles.