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Type: TESE DIGITAL
Title: Problema de corte de estoque unidimensional com aproveitamento de sobras : resolução via meta-heurística GRASP
Title Alternative: The one dimensional cutting stock problem with usable leftovers : resolution via GRASP metaheuristic
Author: Rios, Ariquele Ramos, 1987
Advisor: Poldi, Kelly Cristina, 1979-
Abstract: Resumo: O problema de corte de estoque aparece em vários processos industriais e consiste em produzir peças menores (itens) para atender uma determinada demanda a partir do corte de peças maiores (objetos) disponíveis em estoque, otimizando uma função objetivo. Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre o Problema de Corte de Estoque com Sobras Aproveitáveis (PCESA) unidimensional. O PCESA é um problema de corte de estoque em que nem toda sobra resultante de um processo de corte que não é um item é considerada como perda. Neste caso, ela é maior que um determinado comprimento e, por isso, retorna ao estoque para ser reutilizada em processos de corte subsequentes. Para a resolução desse problema foram desenvolvidas três versões da meta-heurística Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP). A meta-heurística GRASP é um procedimento iterativo composto de uma fase de construção, onde é construída uma solução inicial para o problema e uma fase de busca local, em que a solução construída tende a ser melhorada. Neste trabalho, o principal objetivo ao resolver o PCESA unidimensional é a minimização das perdas e quantidade de retalhos gerados. É considerado que o estoque inicial é composto de objetos padronizados e retalhos de cortes anteriores. Para os retalhos disponíveis em estoque, a construção de padrões de corte é feita utilizando o problema da mochila restrito a fim de construir padrões de corte que aproveitem o máximo de cada retalho, isso faz com que o uso de retalhos tenha prioridade em relação aos objetos padronizados disponíveis. Para as três versões do método de resolução proposto foram realizados testes computacionais com exemplares da literatura

Abstract: The cutting stock problem appears in several industrial processes and consists of producing smaller pieces (items) to meet a certain demand from the cutting of larger pieces (objects) available in stock, optimizing an objective function. In this monograph it is presented a study on the One-Dimensional Cutting Stock Problem with Usable Leftovers (CSPUL). The CSPUL is a cutting stock problem in which not every leftover from a previous cutting process is considered waste. If the piece is greater than a certain length, it therefore may be returned to the stock to be used in subsequent cutting processes. In order to solve this problem, three versions of the Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) have been developed. The metaheuristic GRASP is an iterative procedure composed of a construction phase, where a solution to the problem is constructed, and a local search phase, in which the built solution tends to be improved. The main objective in solving the one dimensional CSPUL, in this work, is the minimization of waste and the amount of generated retails. It is considered that the initial stock is composed of standardized objects and retails from previous cuts. For the retails initially available in stock, the construction of cut patterns is done by solving a constrained knapsack problem in order to build cutting patterns that take full advantage of each retail, this makes retails use a priority over standardized available objects. For the three proposed methods, computational tests were performed on copies from the literature
Subject: Problema de corte de estoque
Meta-heurística
GRASP (Meta-heurística)
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2017
Appears in Collections:IMECC - Tese e Dissertação

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