Analysis of cutting stock problem using genetic algorithm / Aplicação de algoritmos genéticos para minimização do número de objetos processados e o setup num problema de corte unidimensional

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Esta dissertação apresenta a aplicação de uma nova abordagem utilizando Algoritmo Genético na resolução do Problema de Corte Unidimensional na minimização de dois objetivos, geralmente conflitantes, o número de objetos processados e o setup, simultaneamente. O problema de corte consiste, basicamente, em encontrar a melhor maneira de obter peças de tamanhos distintos (itens) a partir do corte de peças maiores (objetos) com o objetivo de minimizar alguma espécie de custo ou maximizar o lucro. A disposição dos itens no objeto para a realização de cortes durante sua produção é denominada padrão de corte. E o setup é o tempo de preparação de máquina. O modelo do problema, a função objetivo e o método proposto denominado SingleGA, bem como os passos utilizados para sua resolução, também são apresentados. Os resultados obtidos pelo SingleGA são comparados com os métodos SHP, Kombi234, ANLCP300 e Symbio, encontrados na literatura, a fim de verificar a capacidade de encontrar soluções viáveis e competitivas. Os resultados computacionais mostram que o método proposto, o qual utiliza apenas um algoritmo genético para resolver esses dois objetivos inversamente relacionados, proporciona bons resultados.

ASSUNTO(S)

problema de corte unidimensional genetic algorithms problema do corte de estoque one-dimensional cutting problem operational research combinatorial optimization pesquisa operacional pesquisa operacional algoritmos genéticos cutting stock problem setup otimização combinatória setup

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