Modelo não-linear para minimizar o numero de objetos processados e o setup num problema de corte unidimensional
Luiz Leduino de Salles Neto
TESE
Português
T/UNICAMP Sa34m
[Nonlinear model to minimize both the number of processed objets and the number of setups in an cutting stock problem]
Campinas, SP : [s.n.], 2005.
127p. : il.
Orientador: Antonio Carlos Moretti
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatística e Computação Cientifica
Resumo: Neste trabalho apresentamos um novo método para minimizar o número de objetos processados e o número de padrões distintos (setup) num problema de corte unidimen-sional. Suavizamos a função objetiva, inteira e não linear proposta por Haessler em 1975. Para gerar os padrões de corte utilizamos...
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Resumo: Neste trabalho apresentamos um novo método para minimizar o número de objetos processados e o número de padrões distintos (setup) num problema de corte unidimen-sional. Suavizamos a função objetiva, inteira e não linear proposta por Haessler em 1975. Para gerar os padrões de corte utilizamos inicialmente uma heurística (SHP de-senvolvida por Haessler), e posteriormente adaptamos o método de geração de colunas de Gilmore e Gomory para este modelo não-linear. Palavras-Chaves: Problema de corte de estoque; Geração de colunas; Setup; Heurística; Programação Não-Linear
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Abstract: In this work we introduce a new method to minimize both the number of processed objects and the number of nonzeros cutting patterns (Le., setup) in an one-dimensional cutting stock problem. To do so, we smooth the discontinuous nonlinear function used in Haessler(1975) to represent both...
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Abstract: In this work we introduce a new method to minimize both the number of processed objects and the number of nonzeros cutting patterns (Le., setup) in an one-dimensional cutting stock problem. To do so, we smooth the discontinuous nonlinear function used in Haessler(1975) to represent both objectives: the number of objects and setup number. To generate the cutting patterns we use the Gilmore&Gomory strategy with a starting basis given by the method SHP (Sequential Heuristic Procedure) developed by Haessler. Keywords: Cutting stock problem; Column generation; Heuristic; Setup; Nonlinear programming
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Moretti, Antonio Carlos, 1958-
Orientador
Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, 1956-
Avaliador
Arenales, Marcos Nereu
Avaliador
Morabito, Reinaldo
Avaliador
Modelo não-linear para minimizar o numero de objetos processados e o setup num problema de corte unidimensional
Luiz Leduino de Salles Neto
Modelo não-linear para minimizar o numero de objetos processados e o setup num problema de corte unidimensional
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