Modelos e métodos adaptativos para o problema de corte de estoque multi-período com restrições de setups e capacidade

• Processo: 23/04588-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Antônio Augusto Chaves
• Beneficiário: Eduardo Machado Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização Otimização combinatória Meta-heurística Problemas de corte de estoque
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle de Parâmetros | Metaheurísticas | Otimização Combinatória | Problema de corte de estoque | Problemas Integrados | Setups nos padrões de corte | Otimização

Resumo

Os problemas de dimensionamento de lotes e corte de estoque têm importante papel em diversos setores industriais, tais como, fábricas de móveis, papel e metalúrgicas. A literatura vem apontando melhores resultados ao tratar esses problemas de forma integrada em relação a serem considerados de forma independente nas etapas da produção. Por se tratar de problemas da classe NP-hard, abordagens heurísticas e meta-heurísticas são interessantes alternativas como métodos para obter soluções com boa qualidade e com bom tempo computacional. Um fator decisivo na implementação de uma meta-heurística é a configuração dos parâmetros, que por sua vez, não são ótimos para todas as instâncias de acordo com o problema estudado. Portanto, técnicas de configuração adaptativas são desejáveis a fim de obter resultados mais robustos. Este projeto tem como objetivo estudar modelos e desenvolver uma meta-heurística adaptativa baseada em conceitos de aprendizado de máquina para o problema corte de estoque multi-período com setups nos padrões de corte e restrições de capacidade. (AU)