Tus rutas, turnos y presupuestos,resueltos con la mejor respuesta posible— y demostrada.
JAOT convierte tu problema en un modelo matemático, lo resuelve y demuestra que no existe una respuesta mejor. Créalo con IA, parte de una plantilla de la comunidad o gobiérnalo desde tu propio agente vía MCP.
La plataforma de optimización para humanos y agentes de IA.
Tres formas de optimizar
Crea modelos con IA, usa soluciones probadas del marketplace de la comunidad o conecta tu agente de IA vía MCP.
Constructor IA
Describe tu problema de optimización en lenguaje natural. Nuestra IA lo traduce a un modelo matemático y lo resuelve.
«Planifica los repartos de la semana: 4 furgonetas, 60 paradas, todas de vuelta a las 18:00.»
Marketplace de modelos
Explora el marketplace de modelos de optimización. Usa modelos probados de la comunidad o publica los tuyos.
Fertilizer Mix Optimizer — agriculture
MCP para agentes IA
Conecta Claude, GPT o cualquier agente compatible con MCP — resuelve problemas, bifurca modelos del marketplace y crea modelos versionados de principio a fin.
solve_with_template(template_id="fertilizer_mixing")
Catorce líneas. El tamaño lo decide el dato.
JModel describe tu problema con conjuntos y familias indexadas, y JAOT lo representa como matemáticas antes de tocar un solo número. El mismo código de abajo cubre una planta durante un trimestre o cuatrocientos productos durante un año — no reescribes ni una línea.
Lo que escribes
set PRODUCTS;set RESOURCES;set WEEKS; param margin{PRODUCTS};param usage{RESOURCES, PRODUCTS};param capacity{RESOURCES, WEEKS};param ceiling{PRODUCTS, WEEKS}; var build{PRODUCTS, WEEKS} integer >= 0; maximize contribution: sum{p in PRODUCTS, w in WEEKS} margin[p] * build[p, w]; subject to plant{r in RESOURCES, w in WEEKS}: sum{p in PRODUCTS} usage[r, p] * build[p, w] <= capacity[r, w]; subject to market{p in PRODUCTS, w in WEEKS}: build[p, w] <= ceiling[p, w];Lo que significa
Las mismas 14 líneas en los dos casos. Las hojas de cálculo y los modelos escritos a mano crecen con el dato; un modelo indexado no.
Los tres productos de mayor margen no entran en el plan
Un trimestre de una planta de electrónica de potencia, resuelto y con el óptimo demostrado. Las tres familias de mayor margen son justo las que el óptimo se niega a fabricar — y el componente al que todo el mundo culpa del cuello de botella termina el trimestre casi a medio usar. Esto es lo que una hoja de cálculo hace mal.
Plan de producción del trimestre
22.410 unidades · SCIP, óptimo demostrado- Inversor de tracción de 800 V2450 € / unidad0 unidades
- Unidad de gestión de batería1780 € / unidad0 unidades
- Módulo de carga rápida CC1320 € / unidad0 unidades
- Inversor solar de red960 € / unidad7460 unidades
- Variador industrial740 € / unidad6290 unidades
- Unidad de telemetría de flota410 € / unidad8660 unidades
- Concentrador de sensores260 € / unidad0 unidades
Qué se agota
- Horas de línea SMTal límite
- Horas de cámara de burn-inal límite
- Microcontroladores de automoción112.570 sin usar
- Módulos de potencia SiCal límite
- Horas de test final7930 sin usar
- Horas de barnizado3290 sin usar
- Contrato de telemetría8660 entregadas, 3500 exigidas
Inversor de tracción de 800 V: 2450 € por unidad, y el plan no fabrica ninguno. Es el que más consume de cada uno de los 3 límites que se han agotado, mientras quedan 112.570 microcontroladores de automoción sin tocar: comprar más no cambiaría nada. Ambos datos salen de la solución entera que vas a ejecutar, no de una relajación.
Escenarios, medidos
Pregunta qué te daría una unidad más: JAOT resuelve de nuevo el modelo perturbado y muestra el cambio real, medido sobre tu MIP y no estimado a partir de una relajación.
Decisiones, no un muro de números
Las soluciones vuelven agrupadas por la estructura de índices real del modelo, con un resumen honesto del solve: nodo raíz, ramificación o límite de tiempo.
Explicación con IA en un clic
Convierte el análisis en lenguaje claro, basado solo en tus cifras reales, nunca inventadas.
Señala las dos reglas que chocan — y descarta las otras cinco
Un cliente pide un trimestre de inversores de tracción que la línea no puede sacar. Un solver dice «infactible» y te deja auditando el modelo entero. JAOT quita cada regla y vuelve a resolver hasta dejar solo la contradicción, así sabes exactamente dónde mirar.
Hasta dónde llega cada límite
7 reglas · 2 en el conflicto- Horas de línea SMT 7700 inversoresno es el problema
- Horas de cámara de burn-in 5240 inversoresen conflicto
- Microcontroladores de automoción 7900 inversoresno es el problema
- Módulos de potencia SiC 6600 inversoresno es el problema
- Horas de test final 6900 inversoresno es el problema
- Horas de barnizado 6600 inversoresno es el problema
Solo hay horas de cámara de burn-in para 5240 inversores y el contrato pide 6000. No hay nada más en juego: JAOT descarta por su nombre los otros 5 límites. Consigue 7600 más — una segunda cámara para el trimestre — y el modelo se resuelve. Ese es el número que llevas a la negociación.
El conjunto exacto en conflicto
JAOT aísla el conjunto mínimo de restricciones y límites que no pueden cumplirse a la vez, y los resalta en la página de resultados.
Cómo solucionarlo, en lenguaje claro
Una explicación con IA en un clic nombra los requisitos en conflicto y sugiere soluciones concretas: qué límite ampliar, qué restricción relajar.
Honesto por diseño
Cuando un modelo es demasiado grande para un conjunto exacto, JAOT lo dice y marca la explicación como heurística, nunca una suposición con falsa seguridad.
Qué solver es más rápido depende del modelo
JAOT trae SCIP, HiGHS, CBC y GLPK. Ninguno es el mejor. El orden cambia con el modelo, así que JAOT ejecuta tu problema en todos ellos en las mismas condiciones y enseña qué hizo cada uno. Abajo, un trimestre de carga de cámaras de envejecimiento en la planta.
Tiempo total, escala logarítmica
1342 variables, 3558 restricciones- scipDemostró 17 cámaras12,25 s
201 nodos, 73.617 iteraciones símplex
- highsDemostró 17 cámaras1,51 s
1 nodos, 4214 iteraciones símplex
- cbcDemostró 17 cámaras1,53 s
507 nodos, 11.575 iteraciones símplex
- glpkSin tiempo58,68 s
Demostró que nada baja de 17 cámaras, tras 38.952 nodos, y no encontró ningún plan
La escala es logarítmica: cada paso son diez veces el anterior, así que la longitud de la barra no es proporcional al número que tiene al lado.
highs acabó primero. scip llegó a la misma respuesta 8,1 veces más lento. Con otro modelo el orden cambia, y por eso esto lo contesta una medición y no una recomendación.
glpk agotó los 60 segundos y no encontró ningún plan, aunque sí demostró que nada baja de 17 cámaras. Para eso está la cota.
Todos los solvers recibieron el mismo límite de 60 segundos y los mismos 4 hilos, uno detrás de otro en un servidor de 12 núcleos. Los segundos son comparables dentro de esta ejecución y en ningún otro sitio.
Las mismas condiciones
El mismo límite de tiempo, la misma tolerancia de gap, el mismo número de hilos, una máquina y una ejecución cada vez. Dos solvers que comparten máquina se pelean por los núcleos, y entonces los segundos dejan de significar nada.
Una matriz entera
Cruza los conjuntos de datos de tu modelo con los solvers: los datos en las filas, los solvers en las columnas. Un modelo cuyos datos cambian cada mes no tiene un solver más rápido, y los números de un solo mes eligen el equivocado.
La cota, no solo la respuesta
Cada fila lleva la mejor cota que demostró el solver junto a la respuesta que encontró. Una ejecución que se para por el límite de tiempo informa de la distancia entre las dos, y la respuesta sola no lo dice.
Los agentes IA conocen la optimización
JAOT es una plataforma de optimización accesible de forma nativa para agentes IA. Conecta cualquier agente compatible con MCP para resolver problemas de optimización de extremo a extremo.
Descubrir
El agente encuentra JAOT vía MCP o /.well-known/llms.txt
Autenticar
Acceso seguro con autenticación por API key
Resolver
Crear modelo, configurar parametros, ejecutar el solver
Resultados
Obtener la solución optimizada programáticamente
Resolución de problemas
- solve_problem
- validate_problem
- solve_multi_objective
- list_available_solvers
Plantillas
- list_templates
- get_template
- solve_with_template
E/S de ficheros
- import_preview
- import_and_solve
- export_model
- export_execution
Marketplace
- list_catalog_models
- get_catalog_model
- get_catalog_model_schema
Proyectos de modelo
- create_model_project
- create_model_project_from_marketplace
- update_model_project_draft
- commit_model_version
- list_project_versions
- get_model_stats
- solve_model_project
- get_model_project
- list_model_projects
Ejecución
- execute_model
- get_execution
- get_execution_insights
Análisis
- get_execution_exact_analysis
- analyze_infeasibility
- start_execution_scenario_analysis
- get_execution_scenario_analysis
Comparación de solvers
- compare_solvers
- get_solver_comparison
- compare_solvers_on_datasets
- get_solver_comparison_matrix
34 herramientas, todas invocables por un agente
Diseñado para todos los que optimizan
Para equipos y empresas
- Resuelve problemas de optimización complejos a escala
- Integración API REST con cualquier stack tecnológico
- Colaboración en equipo y biblioteca de modelos compartida
- Seguridad empresarial y controles de acceso
Para colaboradores y consultores
- Publica tus modelos en el marketplace de la comunidad
- Comparte tu experiencia en optimización con equipos de todo el mundo
- Llega a equipos y empresas de todo el mundo
- Mide la adopción y el impacto en tus analíticas
Para estudiantes e investigadores
- Aprende optimización con construcción de modelos asistida por IA
- Plantillas educativas desde LP hasta MIP
- Empieza simple y avanza hacia modelos complejos
- Gratis y de código abierto, ideal para aprender
Optimización del mundo real, resuelta
Crea modelos a medida con IA o parte de modelos probados de la comunidad en el marketplace.
102 plantillas en 34 sectores
Explorar el marketplace- Finance & Investment5
- Logistics & Distribution5
- Human Resources & Workforce4
- Manufacturing & Production4
- Aerospace3
- Agriculture & Farming3
- Chemical Engineering3
- Construction3
- Cutting & Packing3
- Energy & Utilities3
- Facility Location3
- Food & Beverage3
- Forestry3
- General Purpose3
- Government3
- Healthcare & Nutrition3
- Maritime3
- Mining3
- Network & Graph Optimization3
- Pharmaceutical3
- Railway3
- Real Estate3
- Retail & Commerce3
- Supply Chain Management3
- Telecommunications3
- Transportation & Logistics3
- Warehouse3
- Water Management3
- Advertising & Media2
- Education & Academic2
- Environmental & Sustainability2
- Insurance2
- Sports & Recreation2
- Textile2
Rutas de vehículos
Una empresa de logística reparte a 50 ubicaciones con 8 camiones. Las rutas optimizadas redujeron la distancia total un 23%, ahorrando combustible y horas de conductor.
Desde el Marketplace
Planificación de turnos
Un hospital planifica 120 enfermeros en 3 turnos respetando disponibilidad y normativa laboral. La planificación automatizada redujo el tiempo de 8 horas a minutos.
Creado con IA
Asignación de presupuesto
Un equipo de marketing distribuye 2M€ en 12 canales para maximizar conversiones. La optimización encontró una asignación 31% mejor que la planificación manual.
Creado con IA
Planificación de producción
Un fabricante planifica la producción semanal en 5 líneas con restricciones de material. Los planes optimizados aumentaron el rendimiento un 15% sin capacidad adicional.
Desde el Marketplace
Red de cadena de suministro
Un minorista selecciona ubicaciones de almacén para servir a 200 tiendas al mínimo coste. La optimización de red redujo el gasto logístico un 18%.
Desde el Marketplace
Asignación de recursos
Una consultora asigna 80 consultores a 25 proyectos según habilidades y disponibilidad. La optimización mejoró la utilización del 72% al 89%.
Creado con IA
Listo en minutos
Elige una plantilla o empieza desde cero
Explora más de 100 plantillas o empieza un modelo en blanco en el estudio — lienzo visual, asistente de IA, editor JSON o el DSL JModel.
Define variables y restricciones visualmente
Usa la interfaz de arrastrar y soltar para definir tu modelo de optimización. Establece objetivos, añade restricciones y configura tipos de variables.
Resuelve y explora los resultados
Pulsa resolver y observa los resultados en tiempo real. Analiza valores de variables, datos de sensibilidad y exporta tu solución.