Estudio comparativo de algoritmos basados en cúmulo de partículas para resolver el problema de empaquetamiento en placas

• Álvarez-Martínez, David ^[2] ; Toro, Eliana ^[1] ; Gallego, Ramón ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de Pereira

     Universidad Tecnológica de Pereira

     Colombia

     
  2. [2] Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho
• Localización: Ingeniería y competitividad: revista científica y tecnológica, ISSN 0123-3033, Vol. 13, Nº. 1, 2011
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A comparative study of algorithms based on particle swarm optimization for solving the 2D guillotine bin packing
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta una metodología basada en técnicas metaheurísticas de optimización para la solución delproblema de empaquetamiento óptimo bidimensional de piezas rectangulares en placas, considerando la posibilidadde rotar 90° las piezas y con restricciones de corte tipo guillotina. Este pertenece a la familia de problemas de corte yempaquetamiento considerados clásicos dentro de la investigación de operaciones, siendo de gran aplicación en laindustria y caracterizados por su alta complejidad matemática y computacional. Para su solución se usa unacodificación en árbol de cortes. En el análisis de resultados se realizó un estudio computacional con tres algoritmosbasados en la técnica cúmulo de partículas. Con el fin de verificar la eficiencia de la metodología propuesta basándoseen tiempos de cómputo y calidad de respuestas, se tomaron diferentes casos de prueba de la literatura especializadapara realizar un benchmarking, que finalmente corroboró el desempeño de la metodología..

  • English

    This article presents a methodology based on metaheuristic optimization techniques for the solution of the two- dimensional rectangular guillotineable bin packing problem, with and without 90 degrees items rotation. This one belongs to the family of cutting and packing problems, considered classic problems in the operations research, due to its  big  spectrum  of  application  in  the  industry  and  its  highly  mathematical  and  computational  complexity.  An appropriate encoding called slicing tree was developed to work this problem. In the results analysis a computational study was presented using 3 algorithms based on the particle swarm technique. In order to check the efficiency of the presented methodology in terms of the computational time and the quality of the answers, different cases of study from the specialized literature were taken to make a benchmark, that finally corroborated the performance of the proposed methodology.