Boa tarde pessoal,

estou trabalhando com modelos matemáticos de otimização usando o pacote ompr. A ultima linha do código (azul) retorna um erro que não estou conseguindo tratar.

Copiei o erro em baixo (vermelho). Alguém já teve a experiência de encontra esse mesmo erro?

rm(list=ls(all=TRUE))

#install package from github

#devtools::install_github("dirkschumacher/ompr")

#devtools::install_github("dirkschumacher/ompr.roi")

#install.packages("ROI.plugin.glpk")

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

library(ROI)

library(ROI.plugin.glpk)

library(ompr)

library(ompr.roi)

frig = rep(seq(1, 4,1), rep((150*40),4) )

carro = rep(rep(seq(1, 40, 1), rep(150, 40)), 4)

dias = rep( seq(1:150), 4*40)

lucro = (rnorm(4*40*150, 30,1))

merc = rep(1, length(150*40*4))

praca = rep(1, length(150*40*4))

conj_dados= cbind(frig, carro, dias, lucro, merc, praca)

DIF = 150

Trava_param <- function(DIF){

  dia <- seq(1, DIF, 1) 

  trav <- rep(0, DIF) 

  praca <- rep(1, DIF) 

  Trava <- data.frame(dias = dia, praca = praca,  Trava = trav)

  return(Trava)

}

Trava = Trava_param(DIF)

Max_descasque <- 3

capac_cam <- 60

Carga_mercado_futuro <- 330

permissao_venda <- 1

bigM <- 5000

model <- MIPModel() %>%

  

  # venda do animal i para o frigorifico j no mercado m, 

  # dado o peso no dia k

  add_variable(

    x[i,j,k,m],

    i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro,

    j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))), #1:frig,

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),

    m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))),#1:merc,

    type = "binary"

  )%>%

  

  # indica a venda de animais no dia k

  add_variable(

    y[k],

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias,

    type = "binary"

  )%>%

  

  # numero de caminhoes do tipo t indo para o frigorifico j no dia k

  add_variable(

    total[j,k],

    j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))), #1:frig,

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), #1:dias,

    type = "integer",

    lb = 0

  )%>%

  

  # indica qual mercado esta sendo usado

  add_variable(

    w[k,m],

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias,

    m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))), #1:merc,

    type = "binary"

  )%>%

  

  # indica se o boi i foi vendido na praca u no dia k

  add_variable(

    t[i,u,k],

    i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), # 1:carro,

    u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca,

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), #1:dias,

    type = "binary"

  )%>%

  

  # maximizar

  set_objective(

    sum_expr(

      x[i,j,k,m]*lucro[i,j,k,m], 

             i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),# 1:carro,

             j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),# 1: frig,

             k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias,

             m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))) ) #1:merc)

    - sum_expr(

      y[k],

             k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias)

    + sum_expr(130*t[i,u,k]*15,

             i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro,

             u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca,

             k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias)

  ) %>%

  

  #Um animal eh vendido uma unica vez

  add_constraint(

    sum_expr(

      x[i,j,k,m],

             i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro,

             j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1: frig,

             k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), # 1:dias,

             m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))))#1:merc)

    + sum_expr(

      t[i,u,k],

      i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),# 1:carro,

      u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))),# 1: praca,

      k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))))#1:dias,

    <= 1

  )%>%

  

  # A capacidade do caminhao eh respeitada

  add_constraint(

    sum_expr(

      x[i,j,k,m],

             i  = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro,

             m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))))#1:merc)

    <= total[j,k] * capac_cam,

    j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1:frig,

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) #1:dias

  )%>%

  

  # Caso exista uma venda no dia k eh calculado um 

  # descasque para mercado a vista e a prazo

  add_constraint(

    sum_expr(

      x[i,j,k,m],

             i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro,

             j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1:frig,

             m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))) )#1:merc)

    + sum_expr(

      t[i,u,k],

               i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro,

               u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))) )#,1:praca)

    <= bigM * y[k],

    k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"]))))# 1:dias

  )%>%

  

  # Respeito ao numero maximo de descasques

  add_constraint(

    sum_expr(

      y[k],

             k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) ) #1:dias)

    <= Max_descasque

  )%>%

  # Desigualdade valida para ajudar na convergencia - 

  # todos os animais devem ser vendidos  

    add_constraint(

    sum_expr(

      x[i,j,k,m],

      i = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "carro"])))),

      j = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "frig"])))),

      k = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "dias"])))),

      m = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "merc"])))) )

    == 40

  )%>%

  

    # A carga vendida para mercado futuro eh de pelo menos 330 arobas

  add_constraint(

    15*130*sum_expr(

      t[i,u,k],   i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))) ) #1:carro)

    <= Carga_mercado_futuro*Trava[k,u],

   u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca,

   k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) #1:dias 

  )%>%

  

  # Permissao para venda no mercado futuro

  add_constraint(

    sum_expr(

      t[i,u,k],

        i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro,

        u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca,

        k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias)

    <= bigM * permissao_venda

  )%>%

  saveRDS(model, file = "model.rds") %>%

  solve_model(with_ROI(solver = "glpk"))

Error in on_element(push, inplace_update_ast, get_ast_value, element) : 

  argument "ast" is missing, with no default

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