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(Referência obtida automaticamente do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A BIASED RANDOM-KEY GENETIC ALGORITHM FOR THE 2D STRIP PACKING PROBLEM WITH ORDER AND STABILITY CONSTRAINTS

Texto completo
Autor(es):
Santosh Kumar Mandal [1] ; Thiago Alves de Queiroz [2] ; Flávio Keidi Miyazawa [3]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] University of Campinas. Institute of Computing - Brasil
[2] Federal University of Catalão. Institute of Mathematics and Technology - Brasil
[3] University of Campinas. Institute of Computing - Brasil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Pesquisa Operacional; v. 44, 2024-10-28.
Resumo

ABSTRACT This paper deals with the two-dimensional strip packing problem (2D-SPP) with the order/or multi-drop and vertical stability constraints. The existing exact algorithm that solves this problem is not able to provide optimal solutions on large instances in a reasonable amount of time. Hence, with a view to quickly obtain a physically stable packing of minimum height while satisfying the order constraint, the Biased Random-Key Genetic Algorithm (BRKGA) is combined with Bottom-Left-Fill (BLF) and Open Space (OS) heuristics. Both versions of the algorithm (BRKGA+BLF and BRKGA+OS) retrieved optimal solutions on many benchmark instances, consuming lesser computational time than the exact algorithm. A comparative study was also performed between the BRKGA, Simulated Annealing (SA) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms on newly generated large instances. Moreover, the effectiveness of the BRKGA has also been checked on the classical 2D-SPP and two-dimensional orthogonal packing problem (2D-OPP) datasets. (AU)

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