dissertação

Algoritmos heurísticos para o problema de nesting com rotações livres

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Universidade Federal de Lavras

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Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Áreas Temáticas da Extensão

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Dados abertos

Resumo

O problema de corte e empacotamento de peças irregulares, ou problema de Nesting, visa encontrar a melhor posição de peças dentro de uma faixa, tentando minimizar a altura utilizada (e, consequentemente, o espaço utilizado pelas peças). É grande a relevância este problema, visto que o corte e o empacotamento de peças ocorrem no contexto de indústrias de móveis, têxteis e de calçados, entre outras. O problema abordado consiste em um âmbito bidimensional com peças convexas e não convexas, com rotação livre. Nosso objetivo é conseguir responder à seguinte pergunta de pesquisa: “Existe alguma forma de melhorar a eficiência da resolução do problema de Nesting bidimensional com rotações livres usando heurísticas?". Buscando responder a esta pergunta, foram implementadas inicialmente cinco regras de posicionamento, cinco regras de ordenação e duas regras de rotação. Foram propostas vinte e cinco heurísticas construtivas usando, cada uma, combinações de uma regra de posicionamento, uma de ordenação e ambas de rotação. Os resultados computacionais feitos com doze instâncias da literatura indicaram que, dentre estas, as que usam duas regras de posicionamento (chamadas a e b) se destacaram. Em particular, uma delas obteve resultados melhores (apesar de similares às demais). Também foi implementada uma heurística chamada de Heurística de Múltiplos Posicionamentos e um Algoritmo Genético, que utilizam a combinação dessas duas regras de posicionamento que se destacaram. Após uma comparação dentre os métodos propostos, foi possível perceber que a Heurística de Múltiplos Posicionamentos obteve resultados melhores em oito das doze instâncias testadas. Depois de definido qual nosso melhor método, comparamos o mesmo com os resultados presentes na literatura. Os resultados da abordagem foram promissores, superando em três das oito instâncias da literatura.

Abstract

The problem of cutting and packing irregular pieces, or Nesting’s problem, aims to find the best position of pieces within a range, trying to minimize the height used (and, consequently, the space used by the pieces). This problem is of great relevance since the cutting and packing of pieces occur in the furniture, textiles, and footwear industries. The problem addressed is two-dimensional with convex and non-convex pieces, with free rotation. Our goal is to be able to answer the following research question: “Is there any way to improve the efficiency of solving the problem of two-dimensional Nesting with free rotations, using heuristics?". Five positioning rules, five sorting rules, and two rotation rules were initially implemented to answer this question, and twenty-five constructive heuristics were proposed, each using combinations of a positioning rule, a sorting rule, and both rotation rules. Computational experiments made with twelve instances of the literature indicated that, among these heuristics, those that use two positioning rules (called a and b) stood out. In particular, one of them obtained better results (although similar to the others). A heuristic called the Multiple Positioning Heuristic, and a Genetic Algorithm were also implemented, which use the combination of these two position rules that stood out. After comparing the proposed methods, it was possible to notice that the Multiple Positioning Heuristic obtained better results in eight of the twelve tested instances. After defining our best method, we compare it with the results found in the literature. Our approach’s results were promising, surpassing the best results in three of the eight instances in the literature.

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NUNES, W. B. Algoritmos heurísticos para o problema de nesting com rotações livres. 2021. 90 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.

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