Computación evolutiva para el problema de cutting

El problema de cutting se presenta en un gran número de situaciones. La variedad del problema es tan grande como su aplicación en el mundo real. Se puede observar en disciplinas como ciencias de la administración, ingeniería, matemáticas, logística, ciencias de la computación, etc. Este es un problema NP-completo, en el cual se pueden usar la programación entera y las técnicas de branch and bound para encontrar la solución óptima. Sin embargo, no resultan efectivas en problemas cuyo espacio de búsqueda sea de medio o de gran tamaño. Por lo cual se han desarrollados heurísticas y metaheurísticas, para obtener soluciones buenas rápidamente. Una de las metaheurísticas usada en este tipo de problemas es la computación evolutiva. A partir de la necesidad concreta presentadas por empresas de la región que buscan una distribución más eficiente de las piezas a cortar para lograr un ahorro de materia prima, se plantea el desafío de dar solución al problema de cutting mediante el desarrollo de algoritmos evolutivos.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Computación evolutiva para el problema de cutting

El problema de cutting se presenta en un gran número de situaciones. La variedad del problema es tan grande como su aplicación en el mundo real. Se puede observar en disciplinas como ciencias de la administración, ingeniería, matemáticas, logística, ciencias de la computación, etc. Este es un problema NP-completo, en el cual se pueden usar la programación entera y las técnicas de branch and bound para encontrar la solución óptima. Sin embargo, no resultan efectivas en problemas cuyo espacio de búsqueda sea de medio o de gran tamaño. Por lo cual se han desarrollados heurísticas y metaheurísticas, para obtener soluciones buenas rápidamente. Una de las metaheurísticas usada en este tipo de problemas es la computación evolutiva. A partir de la necesidad concreta presentadas por empresas de la región que buscan una distribución más eficiente de las piezas a cortar para lograr un ahorro de materia prima, se plantea el desafío de dar solución al problema de cutting mediante el desarrollo de algoritmos evolutivos.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Solving the two dimensional cutting problem using evolutionary algorithms with penalty functions

In this work a solution using evolutionary algorithms with penalty function for the non-guillotine cutting problem is presented. In this particular problem, the rectangular pieces have to be cut from an unique large object, being the goal to maximize the total value of cut pieces. Some chromosomes can hold pieces to be cut, but some pieces cannot be arranged into the object, generating infeasible solutions. A way to deal with this kind of solutions is to use a penalizing strategy. The used penalty functions have been originally developed for the knapsack problem and they are adapted for the cutting problem in this paper. Moreover, the effect on the algorithm performance to combine penalty functions with two different selection methods (binary tournament and roulette wheel) is studied. The algorithm uses a binary representation, one-point crossover, big-creep mutation and in order to evaluated the quality of solutions a placement routine is considered (Heuristic with Efficient Management of Holes). Experimental comparisons of the performance of the resulting algorithms are carried out using publicly available benchmarks to the non-guillotine cutting problem. We report on the high performance of the proposed models at similar (or better) accuracy with respect to existing algorithms.VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolutivos distribuidos – líneas de investigación

La búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolutivos distribuidos – líneas de investigación

La búsqueda de solución a problemas de optimización de mediana a gran complejidad es uno de los temas que más atrae a investigadores de distintas disciplinas en distintos lugares del mundo. Por otra parte, los avances tecnológicos permiten disponer de nuevos recursos computacionales dotados de gran capacidad o, en caso contrario, se los puede organizar en clusters posibilitando la distribución del trabajo. Para atacar los problemas de optimización algunos investigadores intentan desarrollar algoritmos exactos y otros, algoritmos heurísticos. Particularmente, nosotros orientamos la mencionada búsqueda usando Algoritmos Evolutivos, que ya han demostrado ser capaces de resolver problemas de gran complejidad aunque no siempre garantizan alcanzar el valor óptimo, siendo nuestro objetivo mejorar su performance por medio de la incorporación de métodos de búsqueda local (hibridización) o distribuyendo el trabajo para poder explorar mayores espacios de búsqueda a través de un trabajo cooperativo. Estos últimos representan un camino promisorio para un mejor balance entre exploración y explotación; evitando la pérdida de diversidad genética y alcanzando buenas soluciones finales próximas al óptimo. Las líneas de investigación que aquí se detallan son las que actualmente se están siguiendo, algunas de ellas con algunos resultados en proceso de evaluación y otras, más incipientes, que han surgido de trabajos previos.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

The Two-Dimensional, Rectangular, Guillotineable-Layout Cutting Problem with a Single Defect

In this paper, a two-dimensional cutting problem is considered in which a single plate (large object) has to be cut down into a set of small items of maximal value. As opposed to standard cutting problems, the large object contains a defect, which must not be covered by a small item. The problem is represented by means of an AND/OR-graph, and a Branch & Bound procedure (including heuristic modifications for speeding up the search process) is introduced for its exact solution. The proposed method is evaluated in a series of numerical experiments that are run on problem instances taken from the literature, as well as on randomly generated instances.Two-dimensional cutting, defect, AND/OR-graph, Branch & Bound

Solving the two dimensional cutting problem using evolutionary algorithms with penalty functions

In this work a solution using evolutionary algorithms with penalty function for the non-guillotine cutting problem is presented. In this particular problem, the rectangular pieces have to be cut from an unique large object, being the goal to maximize the total value of cut pieces. Some chromosomes can hold pieces to be cut, but some pieces cannot be arranged into the object, generating infeasible solutions. A way to deal with this kind of solutions is to use a penalizing strategy. The used penalty functions have been originally developed for the knapsack problem and they are adapted for the cutting problem in this paper. Moreover, the effect on the algorithm performance to combine penalty functions with two different selection methods (binary tournament and roulette wheel) is studied. The algorithm uses a binary representation, one-point crossover, big-creep mutation and in order to evaluated the quality of solutions a placement routine is considered (Heuristic with Efficient Management of Holes). Experimental comparisons of the performance of the resulting algorithms are carried out using publicly available benchmarks to the non-guillotine cutting problem. We report on the high performance of the proposed models at similar (or better) accuracy with respect to existing algorithms.VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

The Two-Dimensional, Rectangular, Guillotineable-Layout Cutting Problem with a Single Defect

In this paper, a two-dimensional cutting problem is considered in which a single plate (large object) has to be cut down into a set of small items of maximal value. As opposed to standard cutting problems, the large object contains a defect, which must not be covered by a small item. The problem is represented by means of an AND/OR-graph, and a Branch & Bound procedure (including heuristic modifications for speeding up the search process) is introduced for its exact solution. The proposed method is evaluated in a series of numerical experiments that are run on problem instances taken from the literature, as well as on randomly generated instances