A genetic algorithm for the one-dimensional cutting stock problem with setups

This paper investigates the one-dimensional cutting stock problem considering two conflicting objective functions: minimization of both the number of objects and the number of different cutting patterns used. A new heuristic method based on the concepts of genetic algorithms is proposed to solve the problem. This heuristic is empirically analyzed by solving randomly generated instances and also practical instances from a chemical-fiber company. The computational results show that the method is efficient and obtains positive results when compared to other methods from the literature. © 2014 Brazilian Operations Research Society

Caracterização de uso e cobertura da terra na Amazônia utilizando imagens duais multitemporais do COSMO-SkyMed

The use of radar imagery is an alternative source of information to support the monitoring of the Amazon region, since the optical images have imaging limitations in tropical areas due to the occurrence of clouds. Therefore, the goal of this study is to analyze the radar images in X-band multi-temporal polarized obtained by COSMO-SkyMed satellite (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), in the intensity mode, isolated and/or combined with textural information, to thematic characterization of land use/land cover in the Humaitá, Amazonas State region. The methodology used includes: analysis of the dual images obtained during two subsequent acquisitions, in order to explore the potential of the dataset as a quad-pol intensity; extraction of textural attributes from the co-occurrence matrix (Gray Level Co-occurrence Matrix) and subsequent contextual classification; statistical assessment of the thematic performance of the intensity and textural images, isolated and in polarized groups. Within the results achieved, the group formed only by the intensity images presented a better performance if compared to those containing the textural attributes. In this discrimination, the classes involved were forest, alluvial forest, reforestation, savannah, pasture and burned areas, yielding 66% overall accuracy and a Kappa value of 0.55. The results showed that X band images, from COSMO-SkyMed, StripMap mode (Ping-Pong), multi-polarized, presents a moderate potential to characterize and monitor the dynamics of land use/land land cover in the Brazilian Amazon.A utilização de imagens de radar é fonte alternativa de informações para subsidiar o monitoramento da região amazônica, visto que as imagens ópticas têm limitações de imageamento em zonas tropicais face a ocorrência de nuvens. Por conseguinte este trabalho teve como objetivo analisar a capacidade das imagens-radar de banda X multitemporais e polarizadas obtidas pelo satélite COSMO-SkyMed (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), no modo intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, na caracterização temática de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia empregada consistiu daanálise das imagens duais obtidas em duas aquisições subsequentes, de forma a explorar a potencialidade do conjunto de dados na forma quad-pol intensidade; extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (Gray Level Co-occurrence Matrix) e posterior classificação contextual; avaliação estatística de desempenho temático das imagens intensidade e texturais, isoladas e em grupos polarizados. Dentre os vários resultados alcançados, foi verificado que o grupo formado somente pelas imagens intensidade apresentou o melhor desempenho, comparado àqueles contendo os atributos texturais. Nesta separabilidade, estavam envolvidas as classes de floresta, floresta aluvial, reflorestamento, savana, pasto e queimada, obtendo-se 66% de acurácia total e valor Kappa de 0,55. Os resultados mostraram que as imagens de banda X do COSMO-SkyMed, modo StripMap (Ping-Pong), multipolarizadas, têm potencial moderado para a caracterização e monitoramento da dinâmica de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira

A User-friendly System for Synthetic Aperture Radar Image Classification based on Grayscale Distributional Properties and Context

. The purpose of this paper is to present a system for the analysis and classification of Synthetic Aperture Radar (SAR) images. This system, unlike most of its competitors, allows a careful modeling of the statistical properties of the data beyond the usual Gaussian hypothesis. The modeling tools include basic descriptive measures and the choice of suited distributions, through goodness-of-fit tests, to model the data. The classification tools offer the choice between pointwise and contextual (Markovian) techniques, and the quantitative assessment of the quality of the results. The system is goal-driven, and its interfaces are solely based on pull-down menus; the user is prompted with the correct sequence of operations, whenever an invalid option is invoked. An example of the use of this system for the classification of a SAR image is presented. Keywords: classification, image, interface, radar, SAR, speckle, system. 1 Introduction Synthetic Aperture Radar (SAR) images are ..

Abordagens para otimização integrada dos problemas de geração e seqüenciamento de padrões de corte: caso unidimensional

O problema de geração de padrões de corte (ou problema de corte de estoque) consiste em determinar o conjunto de padrões em que unidades demandadas (itens) são cortadas de unidades maiores (objetos) tal que, por exemplo, o custo ou a perda de material é minimizado. O problema de seqüenciamento de padrões de corte consiste em determinar a seqüência em que os padrões são cortados tal que, por exemplo, o número máximo de pilhas abertas (pilhas de itens com demanda apenas parcialmente produzida, que ainda serão cortados de um ou mais padrões seguintes nessa seqüência) é minimizado. Em geral, uma boa solução para o problema de geração de padrões não corresponde a uma boa solução para o problema de seqüenciamento de padrões e vice-versa. Esses dois problemas são freqüentemente resolvidos, tanto na prática como na literatura, de forma independente e sucessiva. Este trabalho apresenta três abordagens heurísticas para resolver de forma integrada os problemas de geração e seqüenciamento de padrões, considerando o trade-off entre os objetivos envolvidos. Embora essas abordagens possam ser aplicadas para problemas de corte e empacotamento de qualquer dimensão, neste trabalho elas são analisadas e comparadas apenas para o caso de corte unidimensional.<br>The cutting pattern generating problem (or cutting stock problem) consists in determining the set of patterns in which ordered units (items) are cut from larger units (objects) so that, for example, the cost or waste of material is minimized. The cutting pattern sequencing problem consists in determining the sequence in which the patterns are cut so that, for example, the maximum number of open stacks (stacks of items with demand only partially produced and that will be cut in the next cutting patterns of the sequence) is minimized. In general a good solution for the pattern generating problem does not correspond to a good solution for the pattern sequencing problem and vice-versa. These problems are frequently solved, both in practice and in the literature, in an independent and successive way. This work presents three heuristic approaches to deal with the integrated pattern generating and sequencing problem, considering the trade-off between the objectives involved. Although the approaches can be applied to cutting and packing problems of any dimension, in this work they are analyzed and compared only for the one-dimensional cutting case