O problema de corte de estoque com aproveitamento de sobras : um estudo de comparação de diferentes modelos matemáticos e heurísticas de resolução

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
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dc.contributor.advisorHoto, Robinson Samuel Vieira [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorRosa Neto, Eduardo Aparecido dapt_BR
dc.contributor.bancaNicola, Adriana Cristina Cherript_BR
dc.contributor.bancaCarvalho, Túlio Oliveira dept_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:47:41Z
dc.date.available2024-05-01T14:47:41Z
dc.date.created2015.00pt_BR
dc.date.defesa24.04.2015pt_BR
dc.description.abstractResumo: Um Problema de Corte de Estoque (PCE) consiste basicamente em cortar um conjunto de peças maiores (matéria-prima) disponíveis em estoque com a finalidade de produzir um conjunto de peças menores (itens), otimizando um determinado objetivo, que pode ser minimizar a quantidade total de matéria-prima a ser cortada, bem como as sobras geradas pelo processo ou o custo associado ao corte; maximizar o lucro, entre outros Está presente, por exemplo, em processos de corte de barras de aço, bobinas de papel, chapas de madeira, peças de couro, etc Neste contexto, o Problema de Corte de Estoque com Aproveitamento de Sobras (PCES) enfoca tal questão visando a melhor utilização da matéria-prima, ou seja, utilizar as sobras em um processo de corte futuro, desde que elas apresentem condições para isso A dificuldade na resolução de problemas desse tipo reside no fato de que há vários modelos matemáticos e heurísticas de resolução especializadas na tentativa de solucionar um PCES, cada uma delas apresentando abordagens e características específicas, o que torna pouco provável a definição de um método geral eficiente Buscamos com este trabalho determinar soluções inteiras para um PCES por meio de um estudo computacional dos modelos matemáticos propostos por Pinto (28) Exploramos também uma reformulação do modelo matemático da Estratégia 5 de Pinto (28), a qual denominamos Estratégia 5 Reformulada (5R) Analisamos a eficácia dos modelos, considerando critérios de avaliação estabelecidos, a priori, pela comparação dos resultados com os resultados de heurísticas propostas por Cherri e outros (29), por meio de simulações computacionais realizadas em um conjunto de classes de exemplares gerados aleatoriamente, variando-se a quantidade de itens, o tamanho dos itens e/ou as quantidades demandadas, dando atenção especial a problemas com baixa demanda Os resultados mostram que, conforme as classes crescem em termos de dimensão e demanda dos exemplares, a concentração dos melhores resultados tende para a Estratégia 5R e para os procedimentos heurísticos, em particular para os residuais RAGR1, RAGR2 e RAGR3 Em todas as classes estudadas os resultados da Estratégia 5R melhoram a superioridade já salientada, pois apresentam um melhor aproveitamento em relação ao total cortadopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: A Cutting Stock Problem (CSP) basically consists of cutting a set of larger parts (raw material) available in stock with the aim of produce smaller parts, optimizing a specific objective, which can minimize the amount of raw material to be cut, as well as the generated leftovers by the process or the associated cost to cut; maximize the profit, among others It is present, for example, in cutting steel bars, paper rolls, wood boards, leather pieces, among others In this context, the Cutting Stock Problem Using the Leftovers (CSPUL) focuses that question aiming at the better use of raw material, that is, use the waste in a future cutting process, as long as they offer conditions The difficulty to solve problems like this are the various existing mathematical models to solve a CSPUL, each showing specific approaches and features, making it difficult to establish an efficient general method What we seek, in this work, find full solutions to a CSPUL by means of computational studies of mathematical models proposed by Pinto (28) We also explored a reformulation of the mathematical model of Strategy 5, by Pinto (28), which we call Reformulated Strategy 5 (5R) We analyzed the efficiency of the models, considering avaliation criteria established by Cherri et al (29), by computational simulations realized in a set of classes of pieces randomly generated, varying the quantity and size of items and the quantity requested, paying particular attention problems of low demand The results show that, with the increase of classes in terms of extent and demand of pieces, the 5R strategy shows better results to heuristic procedure, specially the residual RAGR1, RAGR2 e RAGR3 In all the studied classes, the results of 5R strategy improve the already outlined superiority, because they show better exploitation in relation to the total cutpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/15349
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameMatemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.subjectPesquisa operacionalpt_BR
dc.subjectProblema do corte de estoquept_BR
dc.subjectReaproveitamento (sobras, refugos, etc.)pt_BR
dc.subjectProgramação inteirapt_BR
dc.subjectProgramação heurísticapt_BR
dc.subjectOperational researchpt_BR
dc.subjectCutting stock problempt_BR
dc.subjectInteger programmingpt_BR
dc.subjectHeuristic programmingpt_BR
dc.titleO problema de corte de estoque com aproveitamento de sobras : um estudo de comparação de diferentes modelos matemáticos e heurísticas de resoluçãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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