Algoritmo genético para empacotamento de contentores

No âmbito da investigação operacional o problema de empacotamento de contentores é conhecido por procurar definir uma configuração de carga, de forma a otimizar a utilização de um espaço disponível para efetuar o empacotamento. Este problema pode ser apresentado em diversas formas, formas estas que variam em função das características de cada empacotamento. Estas características podem ser: o tipo de carga que se pretende carregar (homogénea ou heterogénea), a possibilidade de a carga poder sofrer rotações em todas as suas dimensões ou apenas em algumas, o lucro que está associado a cada caixa carregada ou restrições inerentes ao contentor como por exemplo dimensões. O interesse pelo estudo de problemas de empacotamento de contentores tem vindo a receber cada vez mais ênfase por várias razões, uma delas é o interesse financeiro dado que o transporte é uma prática que representa custos, sendo importante diminuir estes custos aproveitando o volume do contentor da melhor forma. Outra preocupação que motiva o estudo deste problema prende-se com fatores ambientes, onde se procura racionalizar os recursos naturais estando esta também ligada a questões financeiras. Na literatura podem ser encontradas varias propostas para solucionar este problema, cada uma destas dirigidas a uma variante do problema, estas propostas podem ser determinísticas ou não determinísticas onde utilizam heurísticas ou metaheurísticas. O estudo realizado nesta dissertação descreve algumas destas propostas, nomeadamente as metaheurísticas que são utilizadas na resolução deste problema. O trabalho aqui apresentado traz também uma nova metaheurísticas, mais precisamente um algoritmo genético que terá como objetivo, apresentar uma configuração de carga para um problema de empacotamento de um contentor. O algoritmo genético tem como objetivo a resolução do seguinte problema: empacotar várias caixas retangulares com diversos tamanhos num contentor. Este problema é conhecido como Bin-Packing. A novidade que este algoritmo genético vai introduzir nas diversas soluções apresentadas até à data, é uma nova forma de criar padrões iniciais, ou seja, é utilizada a heurística HSSI (Heurística de Suavização de Superfícies Irregulares) que tem como objetivo criar uma população inicial de forma a otimizar o algoritmo genético. A heurística HSSI tenta resolver problemas de empacotamento simulando, o comportamento da maioria das pessoas ao fazer este processo na vida real, contudo, tem um campo de busca reduzido entre as soluções possíveis e será então utilizado um algoritmo genético para ampliar este campo de busca e explorar novas soluções. No final pretende-se obter um software onde será possível configurar um dado problema de empacotamento de um contentor e obter, a solução do mesmo através do algoritmo genético. Assim sendo, o estudo realizado tem como principal objetivo contribuir com pesquisas e conclusões, sobre este problema e trazer uma nova proposta de solução para o problema de empacotamento de contentores.

Optimização do corte de chapas

O presente trabalho visa denotar a importância de ferramentas e técnicas utilizadas como apoio à tomada de decisão. Foi proposto um problema de corte cujo objectivo primordial procura minimizar o desperdício gerado resultante do processo de obtenção de um produto, utilizando um caso representativo de um produto em chapa, fabricado por uma empresa que conta três décadas de laboração contínua, proposeram-se e realizaram-se estudos no sentido de solucionar recursos causadores de desperdício. Neste trabalho aplicou-se um problema de corte bi-dimensional a uma indústria que recorre ao fabrico de produtos em chapa, por forma a minimizar o desperdício relativo ao processo utilizado. Propôs-se quatro alternativas à solução actual realizada na empresa, que passa pela disposição e combinação de vários tipos de cortes-padrão que podem ser executados nas diferentes dimensões de matéria-prima disponibilizada. Estas alternativas têm como vantagem apresentar reduções que se traduzam significativas para os custos implícitos à realização do processo produtivo. Os estudos computacionais praticados mostraram que as soluções propostas como alternativa obtiveram melhores resultados que os obtidos pela empresa, excepto num caso.