Problemas de Corte e Empacotamento: Uma abordagem em Grafo E/OU

• Ano de defesa: 2000
• Autor(a) principal: Vianna, Andréa Carla Gonçalves
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: AND/OR-graph search; Busca em grafo E/OU; Combinatorial optimization; Cutting and packing problems; Heurísticas.; Heuristics.; Otimização combinatória; Problemas de corte e empacotamento
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12042016-153927/

O problema de corte consiste no corte de objetos maiores para produção de peças menores, de modo que uma certa função objetivo seja otimizada, por exemplo, a perda seja minimizada. O problema de empacotamento pode também ser visto como um problema de corte, onde as peças menores são arranjadas dentro dos objetos. Uma abordagem em grafo E/OU para a resolução de problemas de corte e empacotamento foi proposta inicialmente por Morabito (1989) para problemas de corte bidimensionais e, mais tarde, estendida para problemas tridimensionais (Morabito, 1992). Nesta abordagem foi utilizada uma técnica de busca híbrida, onde se combinou a busca em profundidade primeiro com limite de profundidade e a busca hill-climbing, utilizando-se heurísticas baseadas nos limitantes superiores e inferiores. Experiências computacionais mostraram a viabilidade de uso na prática desta abordagem. Mais tarde, Arenales (1993) generalizou esta a abordagem em grafo E/OU mostrando como diferentes problemas de corte poderiam ser resolvidos, independentemente da dimensão, formas dos objetos e itens, baseado em simples hipóteses, sem realizar, entretanto, estudos computacionais. O presente trabalho tem por objetivo estender a abordagem em grafo E/OU para tratar outros casos não analisados pelos trabalhos anteriores, tais como situações envolvendo diferentes processos de corte, bem como a implementação computacional de métodos baseados na abordagem em grafo E/OU, mostrando, assim, a versatilidade da abordagem para tratar diversas situações práticas de problemas de corte e sua viabilidade computacional.