µ BRKGA: um algoritmo genético paralelo de chaves aleatórias tendenciosas aplicado ao problema de posicionamento de figuras irregulares - Amaro Júnior, Bonfim (2017)
O problema de posicionamento de figuras irregulares, também conhecido como Nesting Problem, tem sido estudado por várias décadas e constitui uma classe especial dos problemas de corte e empacotamento, cujo conjunto de itens com formatos arbitrários devem ser posicionados em uma superfície de encaixe com comprimento variável. Nesta tese, apresenta-se uma descrição das suas particularidades, destacando os desafios e algumas indústrias com aplicações relacionadas, por exemplo, a indústria naval, a de confecções e de couro. Isto é explanado por meio de uma revisão da literatura. Consideram-se, ainda, representações geométricas e métodos de resolução com estratégias distintas, objetivando o reconhecimento de oportunidades viáveis que possam ser abordadas de forma a encontrar soluções eficazes. Ademais, propõe-se uma abordagem (µ-BRKGA) composta por um algoritmo genético paralelo de chaves aleatórias tendenciosas para encontrar soluções compactas em tempos viáveis. Com o intuito de avaliar as soluções, aplica-se um método de posicionamento fundamentado na região livre de colisão formando leiautes de encaixes satisfatórios. Todo o processo é divido em três etapas: pré-processamento, execução do algoritmo e escolha da melhor solução. Como forma de verificação da eficiência do µ-BRKGA, submeteu-se a abordagem sobre testes computacionais nas instâncias de referência, comumente utilizadas na literatura, e os resultados obtidos foram analisados e comparados a outras pesquisas de notório impacto para a resolução do problema de posicionamento de figuras irregulares. Palavras-chave: problema de posicionamento de figuras irregulares, algoritmos genéticos, chaves aleatórias, região livre de colisão, polígono de obstrução.