Resúmenes
This paper reports an approach developed to find a good quality solution for a generalized assignment problem with application to the <span name="style_italic">Dimensional Cutting Problem</span>. The objective at the <span name="style_italic">Cutting Problem</span> is to divide different pools of pieces of the same dimension among different items of available material all having two dimensions, the width and length. The solution is found keeping the largest number of pieces in a single material. Some initial numerical experiences found for the algorithm optimal and suboptimal solutions or instances of more than 500 pieces at a very low computational cost. is to divide different pools of pieces of the same dimension among different items of available material all having two dimensions, the width and length. The solution is found keeping the largest number of pieces in a single material. Some initial numerical experiences found for the algorithm optimal and suboptimal solutions or instances of more than 500 pieces at a very low computational cost.
Heurísticas; algoritmo goloso; algoritmo backtrack; problema unidimensional de cortes
El presente artículo presenta un enfoque desarrollado para encontrar una solución de alta calidad para un problema de asignación generalizado con aplicaciones al Problema de Cortes Dimensionales. El objetivo en el <span name="style_italic">Problema de Cortes</span> es dividir diferentes juegos de piezas de las mismas dimensiones dentro de varios artículos de material disponible, teniendo ambos dos dimensiones: ancho y largo. La solución es tomada manteniendo el mayor número de piezas en un sólo material. Algunas experiencias numéricas encontraron soluciones óptimas y cuasi-óptimas para el algoritmo en no más de 500 piezas con un costo computacional bajo. es dividir diferentes juegos de piezas de las mismas dimensiones dentro de varios artículos de material disponible, teniendo ambos dos dimensiones: ancho y largo. La solución es tomada manteniendo el mayor número de piezas en un sólo material. Algunas experiencias numéricas encontraron soluciones óptimas y cuasi-óptimas para el algoritmo en no más de 500 piezas con un costo computacional bajo.
Heurísticas; algoritmo goloso; algoritmo backtrack; problema unidimensional de cortes
Enfoque estratégico de oscilación unilateral
Ricardo Beausoleil*+, Yasser Valcárcel Miró+*
*Dirección para correspondencia
Abstract
This paper reports an approach developed to find a good quality solution for a generalized assignment problem with application to the Dimensional Cutting Problem. The objective at the Cutting Problem is to divide different pools of pieces of the same dimension among different items of available material all having two dimensions, the width and length. The solution is found keeping the largest number of pieces in a single material. Some initial numerical experiences found for the algorithm optimal and suboptimal solutions or instances of more than 500 pieces at a very low computational cost.
Keywords: heuristics, greedy algorithm, backtrack algorithm, one-dimensional cutting problem.
Resumen
El presente artículo presenta un enfoque desarrollado para encontrar una solución de alta calidad para un problema de asignación generalizado con aplicaciones al Problema de Cortes Dimensionales. El objetivo en el Problema de Cortes es dividir diferentes juegos de piezas de las mismas dimensiones dentro de varios artículos de material disponible, teniendo ambos dos dimensiones: ancho y largo. La solución es tomada manteniendo el mayor número de piezas en un sólo material. Algunas experiencias numéricas encontraron soluciones óptimas y cuasi-óptimas para el algoritmo en no más de 500 piezas con un costo computacional bajo.
Palabras clave: Heurísticas, algoritmo goloso, algoritmo backtrack, problema unidimensional de cortes.
Mathematics Subject Classification:97M40, 90C59, 68T20.
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References
Referencias bibliográficas
-
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Fechas de Publicación
-
Publicación en esta colección
23 Abr 2013 -
Fecha del número
Ene 2013
Histórico
-
Recibido
17 Set 2011 -
Revisado
03 Oct 2012 -
Acepto
27 Nov 2012