Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivo

Daniel Tressi da Silva

Algoritmos geneticos e o problema de corte multiobjetivo

Daniel Tressi Silva

Material

DISSERTAÇÃO

Idioma

Português

Número de chamada

T/UNICAMP Si38a

Título outro

[Genetic algorithms and the cutting stock problem]

Publicação

Campinas, SP : [s.n.], 2009.

Descrição física

92 p. : il.

Nota geral

Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Roberto Andreani

Nota de dissertação ou tese

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica

Resumo Resumo: Nesta dissertação, estudamos algoritmos genéticos para resolver o problema de corte unidimensional multiobjetivo, onde minimizamos o desperdício dos objetos processados e o número de padrões distintos denominado custo de setup. Primeiro, realizamos uma codificação baseada em grupos... Ver mais Resumo: Nesta dissertação, estudamos algoritmos genéticos para resolver o problema de corte unidimensional multiobjetivo, onde minimizamos o desperdício dos objetos processados e o número de padrões distintos denominado custo de setup. Primeiro, realizamos uma codificação baseada em grupos desenvolvida por Falkenauer e, em seguida, aplicamos o algoritmo genético multiobjetivo SPEA2 para obter a Fronteira de Eficiente do problema. Ver menos

Abstract: In this dissertation we studied genetic algorithms to solve the unidimensional multiobjective cutting stock problem, where we minimize the wastage of processed objects and the distinct number of patterns used, called setup cost. First, we make a group based codification derived by... Ver mais Abstract: In this dissertation we studied genetic algorithms to solve the unidimensional multiobjective cutting stock problem, where we minimize the wastage of processed objects and the distinct number of patterns used, called setup cost. First, we make a group based codification derived by Falkenauer and, after that, we apply the multiobjective genetic algorithm SPEA2 to obtain problem's Efficient Frontier. Ver menos

Assuntos

Programação multiobjetivo

Problema de corte de estoque

Algoritmos genéticos

Fronteira eficiente

Autoria

Silva, Daniel Tressi da

Moretti, Antonio Carlos, 1958- Orientador

Andreani, Roberto, 1961- Coorientador

Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, 1956- Avaliador

Azevedo, Anibal Tavares de, 1977- Avaliador

Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada

Sites

DOI: https://doi.org/10.47749/T/UNICAMP.2009.447203

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