Greedy seeding procedure for GAs solving a strip packing problem

In this paper, the two-dimensional strip packing problem with 3-stage level patterns is tackled using genetic algorithms (GAs). We evaluate the usefulness of a greedy seeding procedure for creating the initial population, incorporating problem knowledge. This is motivated by the expectation that the seeding will speed up the GA by starting the search in promising regions of the search space. An analysis of the impact of the seeded initial population is offered, together with a complete study of the influence of these modifications on the genetic search. The results show that the use of an appropriate seeding of the initial population outperforms existing GA approaches on all the used problem instances, for all the metrics used, and in fact it represents the new state of the art for this problem.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Greedy seeding procedure for GAs solving a strip packing problem

In this paper, the two-dimensional strip packing problem with 3-stage level patterns is tackled using genetic algorithms (GAs). We evaluate the usefulness of a greedy seeding procedure for creating the initial population, incorporating problem knowledge. This is motivated by the expectation that the seeding will speed up the GA by starting the search in promising regions of the search space. An analysis of the impact of the seeded initial population is offered, together with a complete study of the influence of these modifications on the genetic search. The results show that the use of an appropriate seeding of the initial population outperforms existing GA approaches on all the used problem instances, for all the metrics used, and in fact it represents the new state of the art for this problem.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Greedy seeding procedure for GAs solving a strip packing problem

In this paper, the two-dimensional strip packing problem with 3-stage level patterns is tackled using genetic algorithms (GAs). We evaluate the usefulness of a greedy seeding procedure for creating the initial population, incorporating problem knowledge. This is motivated by the expectation that the seeding will speed up the GA by starting the search in promising regions of the search space. An analysis of the impact of the seeded initial population is offered, together with a complete study of the influence of these modifications on the genetic search. The results show that the use of an appropriate seeding of the initial population outperforms existing GA approaches on all the used problem instances, for all the metrics used, and in fact it represents the new state of the art for this problem.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas híbridas-paralelas para problemas industriales de corte, empaquetado y otros relacionados

Los problemas de corte y empaquetado (C&P) consisten, por lo general, en el corte de materias primas para obtener un conjunto de elementos minimizando el desperdicio de material generado o en el empaquetado de un conjunto de artículos en el menor número de contenedores. Esta clase de problemas cae dentro de la categoría de problemas de optimización combinatoria. Usualmente, se presentan en muchas aplicaciones industriales, tales como: vidrio, papel y corte de acero; carga de contenedores y camiones; diseño de circuitos integrados; optimización de portfolio; y muchas otras. La mayoría de los problemas de optimización combinatoria, y por consiguiente los problemas de corte y empaquetado, son, en general, difíciles de resolver en la práctica. Estos problemas están incluidos en la clase de problemas NP-duros [11], ya que no se conocen algoritmos exactos con complejidad polinómica que permitan resolverlos. Debido a su intratabilidad, se han diseñado una gran cantidad de métodos aproximados, los cuales encuentran buenas soluciones en tiempos computacionales razonables. En esta clase de problemas, la búsqueda de una solución requiere una exploración organizada a través del espacio de búsqueda: una búsqueda sin guía es extremadamente ineficiente.Eje: Concurso de tesisRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas híbridas-paralelas para problemas industriales de corte, empaquetado y otros relacionados

Los problemas de corte y empaquetado (C&P) consisten, por lo general, en el corte de materias primas para obtener un conjunto de elementos minimizando el desperdicio de material generado o en el empaquetado de un conjunto de artículos en el menor número de contenedores. Esta clase de problemas cae dentro de la categoría de problemas de optimización combinatoria. Usualmente, se presentan en muchas aplicaciones industriales, tales como: vidrio, papel y corte de acero; carga de contenedores y camiones; diseño de circuitos integrados; optimización de portfolio; y muchas otras. La mayoría de los problemas de optimización combinatoria, y por consiguiente los problemas de corte y empaquetado, son, en general, difíciles de resolver en la práctica. Estos problemas están incluidos en la clase de problemas NP-duros [11], ya que no se conocen algoritmos exactos con complejidad polinómica que permitan resolverlos. Debido a su intratabilidad, se han diseñado una gran cantidad de métodos aproximados, los cuales encuentran buenas soluciones en tiempos computacionales razonables. En esta clase de problemas, la búsqueda de una solución requiere una exploración organizada a través del espacio de búsqueda: una búsqueda sin guía es extremadamente ineficiente.Eje: Concurso de tesisRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Greedy Seeding Procedure for GAs Solving a Strip Packing Problem

In this paper, the two-dimensional strip packing problem with 3-stage level patterns is tackled using genetic algorithms (GAs). We evaluate the usefulness of a knowledge-based greedy seeding procedure used for creating the initial population. This is motivated by the expectation that the seeding will speed up the GA by starting the search in promising regions of the search space. An analysis of the impact of the seeded initial population is offered, together with a complete study of the influence of these modifications on the genetic search. The results show that the use of an appropriate seeding of the initial population outperforms existing GA approaches on all the used problem instances, for all the metrics used, and in fact it represents the new state of the art for this problem.Fil: Salto, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ingeniería. Departamento de Informática; ArgentinaFil: Alba, Enrique. Universidad de Malaga. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.; EspañaFil: Molina, Juan M.. Universidad de Malaga. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.; EspañaFil: Leguizamon, Guillermo Nolasco. Universidad Nacional de San Luis; Argentin

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI