Uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para o problema de carregamento de contêiner
Este documento apresenta uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para resolver o Problema de Carregamento de Contêiner. A ideia central do algoritmo proposto é decompor esse clássico problema de Corte e Empacotamento em dois subproblemas: um problema de empacotamento tridimensional que obj...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de Fortaleza (UNIFOR) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai::101785 |
| Acceso en línea: | https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/101785 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Algoritmos Otimização combinatória Heurística (Informática) Contêineres |
| Sumario: | Este documento apresenta uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para resolver o Problema de Carregamento de Contêiner. A ideia central do algoritmo proposto é decompor esse clássico problema de Corte e Empacotamento em dois subproblemas: um problema de empacotamento tridimensional que objetiva gerar blocos de caixas; e um problema de posicionamento bidimensional no piso do contêiner que busca maximizar o volume ocupado por um subconjunto desses blocos. Por um lado, a fase de geração de blocos é completamente determinística. Algoritmos construtivos que realizam essa tarefa têm sido recentemente propostos. Por outro lado, a fase de posicionamento de blocos é não-determinística. Esta compreende a metodologia híbrida Gerar-e-Resolver, que combina uma metaheurística com um modelo exato. Experimentos computacionais realizados em bibliotecas de testes da literatura mostram que a abordagem híbrida apresenta resultados bastante competitivos em relação àqueles do estado da arte, alcançando aproveitamento médio de 93,49% do espaço do contêiner para as instâncias estudadas. Considerando apenas a melhor solução encontrada para cada instância, o aproveitamento médio foi de 94,13%. Em particular, para instâncias com poucos tipos de caixas, a abordagem superou os melhores resultados conhecidos na literatura em diversos casos de teste. Palavras-chaves: Otimização Combinatória. Corte e Empacotamento. Carregamento de Contêiner. MetaheurísticasHíbridas. |
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