A heuristic for the minimization of open stacks problem

It is suggested here a fast and easy to implement heuristic for the minimization of open stacks problem (MOSP). The problem is modeled as a traversing problem in a graph (Gmosp) with a special structure (Yanasse, 1997b). It was observed in Ashikaga (2001) that, in the mean experimental case, Gmosp has large cliques and high edge density. This information was used to implement a heuristic based on the extension-rotation algorithm of Pósa (1976) for approximation of Hamiltonian Circuits. Additionally, an initial path for Pósa's algorithm is derived from the vertices of an ideally maximum clique in order to accelerate the process. Extensive computational tests show that the resulting simple approach dominates in time and mean error the fast actually know Yuen (1991 and 1995) heuristic to the problem.<br>Sugerimos uma heurística rápida e de implementação simples para o problema de minimização de pilhas abertas (MOSP). O problema é modelado como um problema de percorrimento de arcos no grafo (Gmosp) associado (Yanasse, 1997b). Foi observado em Ashikaga (2001) que o grafo Gmosp possui grandes cliques e uma alta densidade de arestas. Esta informação foi utilizada para implementar uma heurística baseada no algoritmo Extensão-Rotação de Pósa (1976) para aproximação de Circuitos Hamiltonianos. O caminho inicial para o algoritmo de Pósa é obtido a partir dos vértices de uma aproximação do maior clique do grafo para acelerar o processo. Testes computacionais extensivos mostram que a abordagem domina tanto em tempo quanto em erro médio a mais rápida heurística conhecida de Yuen (1991 e 1995)

Um problema de corte com padrões compartimentados

Neste artigo apresentaremos a aplicação do Problema da Mochila Compartimentada (PMC) no Problema de Corte de Bobinas de Aço (PCBA), que é um problema de corte em duas etapas com restrições especiais de agrupamento dos itens. O PMC consiste em construir compartimentos de capacidades desconhecidas em uma mochila de capacidade conhecida, tendo em vista que os itens de interesse estão agrupados em subconjuntos, de modo que, itens de um agrupamento não podem ser combinados com itens de outro. Para entender melhor o PMC admita que a mochila de um alpinista deve ser composta por um número ideal de compartimentos com itens de quatro categorias (remédios, alimentos, ferramentas, roupas), porém, itens de categorias distintas não podem ser combinados para formar um mesmo compartimento, além do mais, são desconhecidas as capacidades ideais de cada compartimento da mochila.<br>In this paper we will present the application of the Compartmented Knapsack Problem (CKP) in the Cut Problem of Steel Rolls (CPSR), that it is a problem of cut in two stages with restrictions special of grouping of items. The CKP consists of constructing compartments of unknown capacities in a knapsack of known capacity, in view of that items of interest is grouped in subgroups, in mode that, items of a grouping cannot be matched with items of another one. To understand the CKP more good it admits that the knapsack of a alpinist must be composite for an ideal number of compartments with items of four categories (remedies, foods, tools, clothes), however, items of distinct categories cannot be matched to form one same compartment, in addition, is unknown the ideal capacities of each compartment of the knapsack

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