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dc.creatorSouza, Isabella Lima de-
dc.creatorFranco, Raul Ferreira de Andrade-
dc.date.accessioned2019-01-28T13:23:19Z-
dc.date.available2019-01-28T13:23:19Z-
dc.date.issued2017-07-27-
dc.identifier.citationSOUZA, Isabella Lima; FRANCO, Raul Ferreira de Andrade. Um comparativo de duas metaheurísticas aplicadas a problemas de bin packing bidimensional. 2017. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24096-
dc.description.abstractCutting and Packing processes are widely used by industries and constantly being studied by the field of Operational Research as their costs significantly affect the final cost of a product. It is important to reduce these costs by managing the industrial processes in a way that industries can minimize their waste and increase the profits. However, cutting and packing problems are considered NP-hard combinatorial optimization problems, and they can not be solved by exact algorithms because it requires a wide variation in computational time. The objective of this study is to compare the results obtained by Tabu Search and Genetic Algorithm metaheuristics in solving 2D multiple bin size bin packing problems in order to achieve viable solutions that optimize the number of bins in a reduced computational time. The metaheuristics were coded and 15 bin packing problems instances from the OR-Library were solved in order to evaluate their performance. The problems have a maximum of 150 objects and the largest object has 30x30 of dimensions. The Bottom-Left heuristic proved to be more efficient than the metaheuristics, and the Tabu Search achieved better results than the Genetic Algorithm in 80% of the problems.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMetaheurísticapt_BR
dc.subjectBusca Tabupt_BR
dc.subjectAlgoritmo Genéticopt_BR
dc.subjectBin Packingpt_BR
dc.subjectMetaheuristicspt_BR
dc.subjectTabu Searchpt_BR
dc.subjectGenetic Algorithmpt_BR
dc.titleUm comparativo de duas metaheurísticas aplicadas a problemas de bin packing bidimensionalpt_BR
dc.title.alternativeA comparative of two metaheuristics applied to bidimensional bin packing problemspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Reis, Jorge von Atzingen dos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0410013913891248pt_BR
dc.contributor.referee1Moura, Antonio Álvaro de Assis-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7484658295582373pt_BR
dc.contributor.referee2Machado, Marcus Vinícius Ribeiro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1510527625223748pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0144107008704671pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoCorte e empacotamento são processos bastante utilizados pelas indústrias e são constantemente estudados pela Pesquisa Operacional, pois seus custos afetam significativamente no custo final do produto. A redução destes gastos é importante para a diminuição dos desperdícios e obtenção de maiores lucros. Porém, são considerados problemas de natureza combinatória NP-hard, inviáveis de serem solucionados por algoritmos exatos, pois necessitam um tempo computacional avançado. O objetivo deste trabalho é realizar um comparativo no desempenho das metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético na resolução de problemas de bin packing bidimensionais com bins de múltiplos tamanhos, com o intuito de alcançar soluções viáveis que otimizem o número de bins utilizados em um tempo computacional reduzido. Códigos computacionais foram desenvolvidos para ambas as metaheurísticas para a resolução de 15 problemas de bin packing contidos na OR-Library com até 150 objetos de no máximo 30x30 unidades de área. A utilização única e exclusiva da heurística de encaixe Bottom-Left se mostrou mais eficiente que as metaheurísticas implementadas e a Busca Tabu levou vantagem nos resultados em relação ao Algoritmo Genético em 80% dos problemas resolvidos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Produçãopt_BR
dc.sizeorduration61pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONALpt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia de Produção (Ituiutaba / Pontal)

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