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Algoritmos e modelos para problemas de corte e empacotamento

Processo: 17/11831-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de setembro de 2017
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
Pesquisador responsável:Flávio Keidi Miyazawa
Beneficiário:Vinícius Loti de Lima
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/11937-9 - Investigação de problemas difíceis do ponto de vista algorítmico e estrutural, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):18/19217-3 - Algoritmos e modelos para problemas de corte e empacotamento, BE.EP.DD
Assunto(s):Otimização combinatória   Algoritmos   Problemas de corte e empacotamento   Branch-and-price

Resumo

Problemas de corte e empacotamento possuem aplicações em diversos setores industriais. Problemas de corte visam cortar objetos maiores para a obtenção de objetos menores, enquanto problemas de empacotamento visam empacotar objetos em recipientes. Estes dois tipos de problemas estão relacionadas, sendo que muitas vezes, uma mesma formulação pode ser aproveitada para resolver tanto problemas de corte quanto de empacotamento. O objetivo deste projeto é investigar problemas de corte e empacotamento, considerando cortes guilhotinados e não guilhotinados, bem como com e sem restrições de estabilidade de carga. Estes problemas se encaixam na classe de problemas NP-difícil, o que exige métodos mais elaborados para a resolução exata destes problemas em tempo viável. Portanto, propõem-se a investigação de algoritmos exatos e modelos para estes problemas, assim como um \emph{framework} baseado no método \emph{branch-and-price} para resolução exata de problemas de corte e empacotamento em suas versões uni-, bi- e tridimensionais. Propõem-se ainda a investigação e o desenvolvimento de novas malhas para empacotamento em recipientes. A partir de testes computacionais, pretende-se comprovar a eficiência dos algoritmos propostos, comparando-se os resultados obtidos com os resultados presentes na literatura. Por fim, espera-se que as metodologias propostas consigam obter resultados melhores do que os das metodologias presentes na literatura, assim como resolver de forma eficiente problemas em aberto na literatura. (AU)