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

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

External memory in a hybrid ant colony system for a 2D strip packing

In this paper we present a study of an Ant Colony System (ACS) for the two-dimensional strip packing problem. In our computational study, we emphasize the influence of incorporating an external memory, which store partial packing patterns, regarding solution quality and execution times. The stored partial solutions are used by the ants in the construction of their solutions to provide further exploitation around potential solutions. We show that our external memory based ACS algorithm to the 2SPP was able to devise solutions of quality comparable to that of those reported by an existing ACS but exhibiting low execution times.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parallel ACO algorithms for 2D Strip Packing

In this paper we present a study of a parallel Ant Colony System (ACS) for the two-dimensional strip packing problem. In our computational study, we emphasize the in uence of the incorporation of the received information in the target subcolony. Colonies send their best solutions instead of sending information from the matrix of pheromones, as happens in traditional parallel ACS. The solution arriving to a colony can provide further exploitation around promising solutions as this arrived solution can be used in both, the local update of the pheromone trail and the construction solution process of an ant. The aim of the paper is to report experimental results on the behavior of different types of parallel ACS algorithms, regarding solution qualities and parallel performance.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos metaheurísticos para optimización y aplicación a problemas NP completos

En la actualidad las empresas deben enfrentar un conjunto de problemas logístico-operativos, de alta complejidad, conocidos en la comunidad científica como problemas de optimización combinatoria. Actualmente, en esta comunidad se observa una importante tendencia a resolver dichos problemas con la utilización de algoritmos heurísticos y metaheurísticos. Nuestro grupo está abocado al diseño y desarrollo de algoritmos heurísticos y metaheurísticos que resuelvan problemas de optimización. En particular se ha puesto especial énfasis en: el problema de corte y empaquetado, y en el de planificación y programación de recursos y en el ensamblado de fragmentos de ADN. Tanto la optimización de la planificación de recursos como la de generación de patrones de cortes, reducen significativamente los costos de los distintos recursos involucrados. Esto se debe a la mejor utilización que se hace de los mismos, lograda por medio de la aplicación de metaheurísticas. Por otro lado, las metaheurísticas también permiten resolver problemas de optimización en el área de la bioinformática; la cual se beneficia con la capacidad de hacer búsquedas en el espacio de problemas realmente grandes, en un tiempo razonable sin necesidad del uso de información extra. Estas son ventajas que no ofrecen los algoritmos específicos de esta área. Ya sea en el contexto industrial como en el bioinformático, las metaheurísticas han sido juzgadas o evaluadas como beneficiosas, ya que con un esfuerzo limitado se pueden alcanzar buenos resultados con gran versatilidad. Actualmente dos de las ramas con más éxito para diseñar metaheurísticas eficientes, y dar solución a estos problemas, son la hibridación y el paralelismo.Eje: Agentes y Sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

External memory in a hybrid ant colony system for a 2D strip packing

In this paper we present a study of an Ant Colony System (ACS) for the two-dimensional strip packing problem. In our computational study, we emphasize the influence of incorporating an external memory, which store partial packing patterns, regarding solution quality and execution times. The stored partial solutions are used by the ants in the construction of their solutions to provide further exploitation around potential solutions. We show that our external memory based ACS algorithm to the 2SPP was able to devise solutions of quality comparable to that of those reported by an existing ACS but exhibiting low execution times.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI