Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Daniel Tressi da
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1609693
Resumo: Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Roberto Andreani
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spelling Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivoGenetic algorithms and the cutting stock problemProgramação multiobjetivoProblema de corte de estoqueAlgoritmos genéticosFronteira eficienteMultiobjective programmingCutting stock problemGenetic algorithmsEfficient frontierOrientadores: Antonio Carlos Moretti, Roberto AndreaniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Nesta dissertação, estudamos algoritmos genéticos para resolver o problema de corte unidimensional multiobjetivo, onde minimizamos o desperdício dos objetos processados e o número de padrões distintos denominado custo de setup. Primeiro, realizamos uma codificação baseada em grupos desenvolvida por Falkenauer e, em seguida, aplicamos o algoritmo genético multiobjetivo SPEA2 para obter a Fronteira de Eficiente do problema.Abstract: In this dissertation we studied genetic algorithms to solve the unidimensional multiobjective cutting stock problem, where we minimize the wastage of processed objects and the distinct number of patterns used, called setup cost. First, we make a group based codification derived by Falkenauer and, after that, we apply the multiobjective genetic algorithm SPEA2 to obtain problem's Efficient Frontier.MestradoOtimização e Pesquisa OperacionalMestre em Matemática Aplicada[s.n.]Moretti, Antonio Carlos, 1958-Andreani, Roberto, 1961-Ruggiero, Márcia Aparecida GomesAzevedo, Anibal Tavares deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Daniel Tressi da2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf92 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1609693SILVA, Daniel Tressi da. Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivo. 2009. 92 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1609693. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/447203porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-10-05T16:21:05Zoai::447203Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-10-05T16:21:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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