zehmatias · July 24, 2020 20:31
diff --git a/[DSBD] [TCC] Alocação de Invet. em Julia b/[DSBD] [TCC] Alocação de Invet. em Julia
 # --------------------------------------------------------
 #   PLANO DE MÍDIA COM NOVOS CANAIS E NO FORMATO DE VETORES E MATRIZES . 23/ABR/2020
 # --------------------------------------------------------
 # --------------------------------------------------------
 #   PARA O FUTURO
 #   Inputs do usuario para CPC, Tx. Conv, etc.
 #   [Feito!] erros nos valores dos investimentos (não bate com o total)
 #   interface com genie/html
 #   incluir mais infos no XLS
 #   incluir CPM, publico total e frequencia
 # --------------------------------------------------------
 using XLSX, JuMP, GLPK, Dates
 model = Model(with_optimizer(GLPK.Optimizer))

 function Input(prompt)
    print(prompt)
    input()
 end

 dinheirot = 55760.00 #parse(Float64,Input("Informe o investimento previsto: ")) #valor investido

 n = 4 #parse(Int,Input("Informe o número de meses: ")) #numero de meses

 nome = "PLANO",Dates.format(now(), "HH:MM:SS") #"ïnvest_de ",dinheirot,"__",n," meses"


 # incluir parametro de frequencia de cliques

 println("\n--------------------------------\n--------------------------------\n--------------------------------")

 m = 4 #numero de plataformas

 #matriz de M X N sendo M plataforma e N meses

 cpm =  [21.27 21.27 21.27 21.27 21.27; #facebook
        30.29 30.29 30.29 30.29 30.29; #instagram
        10.58 10.58 10.58 10.58 10.58; #google display
        109.59 109.59 109.59 109.59 109.59] #google search

 ctr =  [1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27; #facebook
        0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29; #instagram
        0.58 0.58 0.58 0.58 0.58 0.58; #google display
        9.59 9.59 9.59 9.59 9.59 9.59] #google search

 cpc =  [0.59 0.59 0.59 0.59 0.59 0.59; #facebook
        1.90 1.90 1.90 1.90 1.90 1.90; #instagram
        0.13 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13; #google display
        0.41 0.41 0.41 0.41 0.41 0.41] #google search

 txConv =   [3.73 3.73 3.73 3.73 3.73 3.73; #facebook
            8.88 8.88 8.88 8.88 8.88 8.88; #instagram
            0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08; #google display
            7.67 7.67 7.67 7.67 7.67 7.67] #Google search

 indGoogle = 4 #indice que corresponde ao google search nas matrizes
 volBuscas = [5900,5900,10000,8800,5900,2600]
 publicoTotal = [250000,250000,500000,0] # TODOS OS PUBLICOS NA ORDEM FACE,INSTA, DISPLAY e google que precisa ser infinito caso
 minservico = [2,2,2,2] # Mínimos informados pelo usuarios


 @variable(model, dinheiro[1:m,1:n]) # Usar matrizes de N meses por M canais para ter apenas uma variavel dinheiro
  
 # Primeira restricao é ser menor ou igual ao investimento total (estava dando erro, fazendo com que cada valor seja menor)
 @constraint(model, sum(dinheiro) .<= sum(dinheirot)) # nao precisa do 1:n, ele le tudo

 # Segunda restrição é o dinheiro nas midias ser proporcional ao publico e suas taxas
 #@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* cpc[j,1:n] .* (ctr[j,1:n]/100)) # limite do publico COM CTR
 @constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* cpc[j,1:n]) # limite do publico SEM CTR
 #@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* dinheiro[j,1:n]/cpm[j,1:n]*ctr[j,1:n]) # limite do publico via CPM e CTR
 #@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= dinheiro[j,1:n]/cpm[j,1:n]*1000*ctr[j,1:n]/100) # SEM limite do publico via CPM e CTR

 # Terceira restriçào é do volume de buscas do google
 @constraint(model, dinheiro[indGoogle,1:n] .<= volBuscas[1:n] .* cpc[indGoogle,1:n])

 # Quarta restricao é que o dinheiro nunca pode ser negativo
 @constraint(model, dinheiro .>= 0)


 # Quinta restrição é o dinheiro ser maior que o minimos // ERRO QUANDO ENTRA ESSA RESTRIÇÃO, TUDO FICA COM R$500,00
 @constraint(model, [j=1:m], dinheiro[j,1:n] .>= minservico[j]) #j sao os canais, n sao o numero de meses

 # Sexta restrição é o dinheiro ser menor que o total dividido por plataforma e meses?
 #@constraint(model, dinheiro[1:m,1:n] .<= (dinheirot/m/n))


 #@objective(model, Max, sum((dinheiro[j,i]/cpc[j,i]*(txConv[j,i])/100) for i = 1:n,j=1:m)) # com CPC
 @objective(model, Max, sum(( dinheiro[j,i]/cpm[j,i]*1000*ctr[j,i]/100*(txConv[j,i])/100) for i = 1:n,j=1:m)) # sem CPC, AI USA CTR E CPM

 ################################## IMPORTANTE!!!!!##########################################################################################
 #nos testes de 22/7 a alocação foi igual nos dois modelos, quando removo o minimo de valores. O que mudou foi a estimativa de conversões...
 ############################################################################################################################################

 optimize!(model)

 #-------------------------------- Gera o XLS com os dados --------------------------------

 filename = string(@__DIR__,"/",nome,".xlsx")

 # Converte o retorno do modelo em string para usar no XLS
 resultado = string(termination_status(model))

 # Reseva os vetores
 columns_plano = Vector()
 labels_plano = Vector()
 columns_tab_invest = Vector()
 labels_tab_invest = Vector()

 # Adicionar os dados para os vetores de colunas e linhas do XLS
 push!(labels_plano,"Dados do Plano")
 push!(labels_plano,"Status")
 push!(columns_plano,["Status da solução", "Investimento Previsto", "Investimento Aplicado", "Conversões Estimadas", "Saldo do Investimento"])
 push!(columns_plano,[ resultado, dinheirot, value(sum(dinheiro)), objective_value(model), (dinheirot - value(sum(dinheiro))) ])
 push!(columns_tab_invest,["Facebook","Instagram","Display","Google Search"])
 push!(labels_tab_invest,"Plataforma")

 # Loop para pegar os dados de dinheiro de cada mes
 for n in 1:n
    push!(columns_tab_invest, [value(dinheiro[1,n]),value(dinheiro[2,n]),value(dinheiro[3,n]),value(dinheiro[4,n])])
 end

 # Loop para montar o nome de cada mes
 for i in 1:n
    push!(labels_tab_invest, "Mês $(i)")
 end

 # Monta o XLS
 XLSX.openxlsx(filename, mode="w") do xf
    sheet = xf[1]
    XLSX.rename!(sheet, "Dados do Plano")
    XLSX.writetable!(sheet, columns_plano, labels_plano, anchor_cell=XLSX.CellRef("A1"))
    sheet2 = XLSX.addsheet!(xf, "Tabela de Investimentos")
    XLSX.writetable!(sheet2, columns_tab_invest, labels_tab_invest, anchor_cell=XLSX.CellRef("A1"))
 end

 # Status geral da execução
 println("\n\n-----------------------")
 println("Seu Plano '",nome,"'  foi Gerado!")
 println("Investimento aplicado no plano:",value(sum(dinheiro)))
 println("Status da Execução:", termination_status(model))
 println("Conversões estimadas:",objective_value(model))
 println("-----------------------")
 # Valores em cada midia em cada mes
 for i in 1:n
    println("Investimento no Facebook no mês $(i) :",value(dinheiro[1,i]))
    println("Investimento no Instagram no mês $(i) :",value(dinheiro[2,i]))
    println("Investimento no Display no mês $(i) :",value(dinheiro[3,i]))
    println("Investimento no Google Search no mês $(i) :",value(dinheiro[4,i]))
    println("-----------------------")
 end


 println("--------------------------------\n--------------------------------\n--------------------------------")
 print(model)
	# --------------------------------------------------------
	# PLANO DE MÍDIA COM NOVOS CANAIS E NO FORMATO DE VETORES E MATRIZES . 23/ABR/2020
	# --------------------------------------------------------
	# --------------------------------------------------------
	# PARA O FUTURO
	# Inputs do usuario para CPC, Tx. Conv, etc.
	# [Feito!] erros nos valores dos investimentos (não bate com o total)
	# interface com genie/html
	# incluir mais infos no XLS
	# incluir CPM, publico total e frequencia
	# --------------------------------------------------------
	using XLSX, JuMP, GLPK, Dates
	model = Model(with_optimizer(GLPK.Optimizer))

	function Input(prompt)
	print(prompt)
	input()
	end

	dinheirot = 55760.00 #parse(Float64,Input("Informe o investimento previsto: ")) #valor investido

	n = 4 #parse(Int,Input("Informe o número de meses: ")) #numero de meses

	nome = "PLANO",Dates.format(now(), "HH:MM:SS") #"ïnvest_de ",dinheirot,"__",n," meses"


	# incluir parametro de frequencia de cliques

	println("\n--------------------------------\n--------------------------------\n--------------------------------")

	m = 4 #numero de plataformas

	#matriz de M X N sendo M plataforma e N meses

	cpm = [21.27 21.27 21.27 21.27 21.27; #facebook
	30.29 30.29 30.29 30.29 30.29; #instagram
	10.58 10.58 10.58 10.58 10.58; #google display
	109.59 109.59 109.59 109.59 109.59] #google search

	ctr = [1.27 1.27 1.27 1.27 1.27 1.27; #facebook
	0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29; #instagram
	0.58 0.58 0.58 0.58 0.58 0.58; #google display
	9.59 9.59 9.59 9.59 9.59 9.59] #google search

	cpc = [0.59 0.59 0.59 0.59 0.59 0.59; #facebook
	1.90 1.90 1.90 1.90 1.90 1.90; #instagram
	0.13 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13; #google display
	0.41 0.41 0.41 0.41 0.41 0.41] #google search

	txConv = [3.73 3.73 3.73 3.73 3.73 3.73; #facebook
	8.88 8.88 8.88 8.88 8.88 8.88; #instagram
	0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08; #google display
	7.67 7.67 7.67 7.67 7.67 7.67] #Google search

	indGoogle = 4 #indice que corresponde ao google search nas matrizes
	volBuscas = [5900,5900,10000,8800,5900,2600]
	publicoTotal = [250000,250000,500000,0] # TODOS OS PUBLICOS NA ORDEM FACE,INSTA, DISPLAY e google que precisa ser infinito caso
	minservico = [2,2,2,2] # Mínimos informados pelo usuarios


	@variable(model, dinheiro[1:m,1:n]) # Usar matrizes de N meses por M canais para ter apenas uma variavel dinheiro

	# Primeira restricao é ser menor ou igual ao investimento total (estava dando erro, fazendo com que cada valor seja menor)
	@constraint(model, sum(dinheiro) .<= sum(dinheirot)) # nao precisa do 1:n, ele le tudo

	# Segunda restrição é o dinheiro nas midias ser proporcional ao publico e suas taxas
	#@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* cpc[j,1:n] .* (ctr[j,1:n]/100)) # limite do publico COM CTR
	@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* cpc[j,1:n]) # limite do publico SEM CTR
	#@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= publicoTotal[j] .* 0.8 .* dinheiro[j,1:n]/cpm[j,1:n]*ctr[j,1:n]) # limite do publico via CPM e CTR
	#@constraint(model, [j=1:m,j!=indGoogle], dinheiro[j,1:n] .<= dinheiro[j,1:n]/cpm[j,1:n]1000ctr[j,1:n]/100) # SEM limite do publico via CPM e CTR

	# Terceira restriçào é do volume de buscas do google
	@constraint(model, dinheiro[indGoogle,1:n] .<= volBuscas[1:n] .* cpc[indGoogle,1:n])

	# Quarta restricao é que o dinheiro nunca pode ser negativo
	@constraint(model, dinheiro .>= 0)


	# Quinta restrição é o dinheiro ser maior que o minimos // ERRO QUANDO ENTRA ESSA RESTRIÇÃO, TUDO FICA COM R$500,00
	@constraint(model, [j=1:m], dinheiro[j,1:n] .>= minservico[j]) #j sao os canais, n sao o numero de meses

	# Sexta restrição é o dinheiro ser menor que o total dividido por plataforma e meses?
	#@constraint(model, dinheiro[1:m,1:n] .<= (dinheirot/m/n))


	#@objective(model, Max, sum((dinheiro[j,i]/cpc[j,i]*(txConv[j,i])/100) for i = 1:n,j=1:m)) # com CPC
	@objective(model, Max, sum(( dinheiro[j,i]/cpm[j,i]1000ctr[j,i]/100*(txConv[j,i])/100) for i = 1:n,j=1:m)) # sem CPC, AI USA CTR E CPM

	################################## IMPORTANTE!!!!!##########################################################################################
	#nos testes de 22/7 a alocação foi igual nos dois modelos, quando removo o minimo de valores. O que mudou foi a estimativa de conversões...
	############################################################################################################################################

	optimize!(model)

	#-------------------------------- Gera o XLS com os dados --------------------------------

	filename = string(@__DIR__,"/",nome,".xlsx")

	# Converte o retorno do modelo em string para usar no XLS
	resultado = string(termination_status(model))

	# Reseva os vetores
	columns_plano = Vector()
	labels_plano = Vector()
	columns_tab_invest = Vector()
	labels_tab_invest = Vector()

	# Adicionar os dados para os vetores de colunas e linhas do XLS
	push!(labels_plano,"Dados do Plano")
	push!(labels_plano,"Status")
	push!(columns_plano,["Status da solução", "Investimento Previsto", "Investimento Aplicado", "Conversões Estimadas", "Saldo do Investimento"])
	push!(columns_plano,[ resultado, dinheirot, value(sum(dinheiro)), objective_value(model), (dinheirot - value(sum(dinheiro))) ])
	push!(columns_tab_invest,["Facebook","Instagram","Display","Google Search"])
	push!(labels_tab_invest,"Plataforma")

	# Loop para pegar os dados de dinheiro de cada mes
	for n in 1:n
	push!(columns_tab_invest, [value(dinheiro[1,n]),value(dinheiro[2,n]),value(dinheiro[3,n]),value(dinheiro[4,n])])
	end

	# Loop para montar o nome de cada mes
	for i in 1:n
	push!(labels_tab_invest, "Mês $(i)")
	end

	# Monta o XLS
	XLSX.openxlsx(filename, mode="w") do xf
	sheet = xf[1]
	XLSX.rename!(sheet, "Dados do Plano")
	XLSX.writetable!(sheet, columns_plano, labels_plano, anchor_cell=XLSX.CellRef("A1"))
	sheet2 = XLSX.addsheet!(xf, "Tabela de Investimentos")
	XLSX.writetable!(sheet2, columns_tab_invest, labels_tab_invest, anchor_cell=XLSX.CellRef("A1"))
	end

	# Status geral da execução
	println("\n\n-----------------------")
	println("Seu Plano '",nome,"' foi Gerado!")
	println("Investimento aplicado no plano:",value(sum(dinheiro)))
	println("Status da Execução:", termination_status(model))
	println("Conversões estimadas:",objective_value(model))
	println("-----------------------")
	# Valores em cada midia em cada mes
	for i in 1:n
	println("Investimento no Facebook no mês $(i) :",value(dinheiro[1,i]))
	println("Investimento no Instagram no mês $(i) :",value(dinheiro[2,i]))
	println("Investimento no Display no mês $(i) :",value(dinheiro[3,i]))
	println("Investimento no Google Search no mês $(i) :",value(dinheiro[4,i]))
	println("-----------------------")
	end


	println("--------------------------------\n--------------------------------\n--------------------------------")
	print(model)