Problema de empaquetamiento rectangular bidimensional tipo guillotina resuelto por algoritmos genéticos

En este artículo, se considera el problema de encontrar un patrón de empaquetamiento de rectángulos de diferentes tamaños, dentro de un rectángulo de mayor tamaño de forma que el área desperdiciada sea mínima. Las aplicaciones se pueden observar en industrias de perfiles metálicos, corte de maderas, papel, plástico o vidrio en donde los componentes rectangulares tienen que ser cortados desde grandes hojas de material. Es un problema de tipo NP-completo, dado que los patrones de empaquetamiento (alternativas de solución) incrementan exponencialmente con el número de rectángulos que deben ser empacados. Como técnica de solución se presenta el algoritmo genético modificado y se sugiere una estrategia de codificación del problema basada en cortes por secciones.We consider problem to find a pattern to allocate a set of rectangular items of different sizes, within a rectangle of greater size so that the wasted area is minimum. The applications can be observed in metallic profiles industries, wood cut, paper, plastic or glass in where the rectangular components must be cut from great leaves of material. It is a problem NP-hard, since the packing patterns increase exponentially with the number of rectangles that must be allocated. A Genetic algorithm is used and codification strategy of the problem based on cuts by sections is suggested

Application of Simulated Annealing in Improving the Performance of Stereolithography

Effective utilisation of Stereolithography (SL) mainly relies on orienting and packing parts optimally on the fabrication platform of the machine, so to achieve maximum space utilisation and minimum build time, without of course compromising surface quality. The present work focuses on an effective way to pack parts optimally on the fabrication platform of SL machine. Due to technical constrains set by SL technology, the original 3-D packing problem is simplified by one dimension by projecting each one of the parts on the build platform (x-y plane) and packing their projections instead of the actual parts themselves. In order to solve the resulting 2-D packing problem a heuristic method has been adopted. The heuristic method consists of a Simulated Annealing algorithm employing a polynomial-time cooling schedule and a new improved placement rule

PROBLEMA DE EMPAQUETAMIENTO RECTANGULAR BIDIMENSIONAL TIPO GUILLOTINA RESUELTO POR ALGORITMOS GENÉTICOS

En este artículo, se considera el problema de encontrar un patrón de empaquetamiento de rectángulos de diferentes tamaños, dentro de un rectángulo de mayor tamaño de forma que el área desperdiciada sea mínima. Las aplicaciones se pueden observar en industrias de perfiles metálicos, corte de maderas, papel, plástico o vidrio en donde los componentes rectangulares tienen que ser cortados desde grandes hojas de material. Es un problema de tipo NP-completo, dado que los patrones de empaquetamiento (alternativas de solución) incrementan exponencialmente con el número de rectángulos que deben ser empacados. Como técnica de solución se presenta el algoritmo genético modificado y se sugiere una estrategia de codificación del problema basada en cortes por secciones

An overview of neighbourhood search metaheuristics

This paper gives details of the steps needed to undertake neighbourhood search for a combinatorial optimization problem. The main variations are briefly described and pointers for future research briefly discussed. Throughout there is extensive referencing to some of the most important publications in the are

Optimization of Reconfigurable Satellite Constellations Using Simulated Annealing and Genetic Algorithm

Agile Earth observation can be achieved with responsiveness in satellite launches, sensor pointing, or orbit reconfiguration. This study presents a framework for designing reconfigurable satellite constellations capable of both regular Earth observation and disaster monitoring. These observation modes are termed global observation mode and regional observation mode, constituting a reconfigurable satellite constellation (ReCon). Systems engineering approaches are employed to formulate this multidisciplinary problem of co-optimizing satellite design and orbits. Two heuristic methods, simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA), are widely used for discrete combinatorial problems and therefore used in this study to benchmark against a gradient-based method. Point-based SA performed similar or slightly better than the gradient-based method, whereas population-based GA outperformed the other two. The resultant ReCon satellite design is physically feasible and offers performance-to-cost(mass) superior to static constellations. Ongoing research on observation scheduling and constellation management will extend the ReCon applications to radar imaging and radio occultation beyond visible wavelengths and nearby spectrums. Keywords: Earth observation; remote sensing; satellite constellation; reconfigurability; repeat ground tracks; simulated annealing; genetic algorith

Propuesta de modelo para el cargue de vehículos y la asignación de rutas en una Empresa Ferretera de Buga.

El transporte de mercancías juega un papel importante en la competitividad de una empresa. Esto requiere un fortalecimiento en su proceso para mejorar su rendimiento y capacidad de respuesta de un sistema logístico. El problema de ruteo de vehículos afecta los costos de las empresas, especialmente a aquellas dedicadas al transporte de carga con restricciones de peso y geometría. Así, el establecimiento de rutas constituye un conjunto de problemas que se deben resolver lo más acorde a las empresas para prevenir un deterioro en sus utilidades. Este trabajo presenta el método de los ahorros para la generación de clústeres de clientes, después se aplica el algoritmo de TSP para definir las rutas de distribución en cada uno de los clústeres y por último se da un enfoque cualitativo en los pasos a la hora de realizar el cargue de estas mercancías. Los resultados de la metodología propuesta fueron evaluados con el caso real contra los escenarios alternos dónde en uno se tiene en cuenta la priorización de clientes. Al comparar los resultados se tiene que el primer escenario presenta un ahorro en distancia del 10.20% y en el segundo escenario este es de 5.14%.PregradoINGENIERO(A) EN INDUSTRIA