Modelagem e resolução de problemas de corte irregular em faixa bidimensional com incerteza na demanda

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Nascimento, Oliviana Xavier do
• 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: Demand uncertainty; Incerteza na demanda; Irregular cutting and packing problems; Problemas de corte e empacotamento com itens irregulares; Programação estocástica; Stochastic optimization
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102025-171244/

Este trabalho aborda o problema de corte irregular em faixa bidimensional com incerteza na demanda e comprimento da faixa definido quando a demanda não é conhecida. São propostos dois modelos de programação estocástica em dois estágios para o problema. Os modelos buscam determinar o comprimento da faixa no primeiro estágio, penalizando eventuais demandas não atendidas no segundo estágio, de forma que o custo esperado total seja minimizado. Os modelos se diferenciam pela forma com que as demandas são penalizadas no segundo estágio. Apenas o segundo modelo é resolvido através de um pacote de otimização via método exato. Os experimentos mostraram que o pacote de otimização requereu muito tempo computacional para resolver o modelo. Quanto à incerteza, os experimentos mostraram que há vantagem em resolver o modelo de programação estocástica em dois estágios para o problema, mas ficando a cargo do decisor avaliar a vantagem diante do custo de optar resolver o problema de forma determinística. Além disso, são propostas duas heurísticas construtivas para o problema e uma meta-heurística (BRKGA). Experimentos numéricos foram realizados com as heurísticas construtivas e com o BRKGA, mostrando que o BRKGA alcança soluções de menor custo esperado do que as heurísticas construtivas a um tempo computacional maior do que o gasto pelas heurística construtivas e consideravelmente menor do que o tempo gasto pelo pacote de otimização. Além disso, para 8,93% das instâncias, o BRKGA obteve uma solução ótima e, para 37,50% das instâncias, o BRKGA obteve limitantes superiores melhores do que os obtidos pelo pacote de otimização. Nos demais casos, os custos esperados obtidos pelo BRKGA foram maiores do que os custos obtidos pelo pacote de otimização com diferenças variando de 0,64% a 12,58%.