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Título: Otimização do problema de corte e empacotamento unidimensional utilizando algoritmo genético
Autor(es): Faria, Anderson Oliveira
Orientador: Alvarenga, Guilherme Bastos
Membro da banca: Santos, Luciano Mendes dos
Souza, Reginaldo Ferreira de
Área de concentração: Otimização combinatória
Assunto: Otimização combinatória
Problema de corte e empacotamento
Algoritmos genéticos
Combinatorial optimization, ,
Bin packing problem
Genetic algorithm
Data de Defesa: 27-Abr-2006
Data de publicação: 28-Abr-2015
Referência: FARIA, A. O. Otimização do problema de corte e empacotamento unidimensional utilizando algoritmo genético. 2006. 90 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.
Resumo: Problemas de Corte e Empacotamento (Bin Packing Problem) buscam determinar um arranjo ótimo de unidades menores dentro de unidades maiores, obedecendo a certas restrições, e sempre visando minimizar custos, seja maximizando a ocupação de espaços ou minimizando desperdícios. Assim, o grande interesse no estudo destes problemas foi maximizar espaços, com o objetivo de sempre utilizar o menor número possível de unidades maiores. Visto que este problema é NP-Difícil, alguns métodos heurísticos têm sido propostos para resolvê-lo. Os métodos heurísticos encontram uma boa solução melhorando uma solução inicial através de técnicas de pesquisas em vizinhanças. Dentre os métodos heurísticos mais usados para tratar este problema pode-se citar o Algoritmo Genético. Este trabalho implementa um algoritmo genético para construção de um sistema que possa ser utilizado em instâncias dentro da realidade de algumas indústrias, tais como indústrias de papel, de vidro, metalúrgica, plástica e têxtil.
Abstract: Bin Packing Problems are related with to obtain an optimal arrangement of smaller units inside of bigger units, obeying certain constrains, and always aiming at to minimize costs, either by maximizing occupation of spaces or minimizing wastefulness. Thus, the great interest in the study of these problems was to maximize spaces, with the objective to always use the lesser possible number of bigger units. Since Bin Packing Problem is NPHard, heuristic methods have been considered to solve it. Heuristic methods find a good solution by improving an initial solution through search techniques in neighborhoods. Amongst the heuristic methods used to deal with this problem the Genetic Algorithm can be cited. This work implements a genetic algorithm for a system construction that can be used to solve real instances of some problems in some industries, such as paper industries, glass industries, metallurgical, plastic and fabric industries.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5525
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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