Solução do problema de corte bidimensional de peças retângulares tipo não-guilhotinado usando simulated annealing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lopez Sepulveda, Gloria Patricia [UNESP]
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/87169
Resumo: Os problemas de corte ótimo são considerados como clássicos dentro da pesquisa operacional, dado sua grande área de aplicação na industria e sua alta complexidade matemática e computacional. Um dos problemas mais conhecidos desta classe é o chamado Cutting Stock Problem, o qual permite dividir uma placa em varias peças de diversos tamanhos, com a finalidade de obter a configuração que maximize a área da placa que está sendo utilizada. Dado o nível de dificuldade e a grande quantidade de aplicações deste problemas em diversas áreas, existe muito interesse em criar novos procedimentos eficientes para resolver este tipo de problemas. Nesta dissertação, é apresentado o estado da arte dos diversos problemas de corte bidimensional de peças retangulares em uma única placa, em varias placas e em rolos, considerando a possibilidade de rotacionar as peças em um ângulo de 90 e com restrições de corte tipo não-guilhotinado. Além disso, são descritas as abordagens matemáticas aplicadas pelos diversos pesquisadores dedicados a resolver estes problemas. Este trabalho está focado em resolver exclusivamente o Cutting Stock Problem com e sem rotação de peças. Portanto, é proposto um tipo de codificação binária com vista a ser aplicada neste tipo de problema e resolvê-lo mediante o uso do algoritmo heurístico Bottom-Left, em conjunto com a metaheurística Simulated Annealing. Finalmente, para comprovar a eficiência da metodologia apresentada, foram utilizados alguns casos de estudo da literatura especializada, com diferentes níveis de complexidade. Para cada caso, são apresentados os resultados obtidos e é realizada uma comparação dos métodos de solução propostos para resolver o Cutting Stock Problem com e sem rotação de peças.
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