A random-key genetic algorithm for solving the nesting problem

Matemática aplicada à indústria: problemas e métodos de solução

“…As soluções para as instâncias das Tabelas 7 e 8 estão apresentadas na Figura 7. Pinheiro et al (2015) apresentaram um algoritmo RKGA para problemas de corte de itens irregulares. Esse algoritmo é semelhante ao NestBRKGA.…”

“…As duas abordagens se diferenciam na forma como o cruzamento é feito. Além disso, em Pinheiro et al (2015), os autores codificam o cromossomo para fornecer a sequência dos itens a serem alocados por uma técnica de alocação bottom left, já o NestBRKGA combina o canto inferior esquerdo (bottom left) e canto superior esquerdo (top left) para atingir boas soluções. Nesse trabalho, outro diferencial do NestBRKGA é o conceito de chaves viciadas, o que segundo Resende (2013) pode acelerar a convergência do método.…”

“…A Tabela 9 apresenta os parâmetros utilizados por Pinheiro et al (2015). Para fazer uma comparação com os autores utilizou-se, nesta seção, estes parâ-metros para o NestBRKGA.…”

“…A segunda apresenta os resultados obtidos para o 2PCP. Por fim, a terceira parte traz os experimentos computacionais do NestBRKGA frente ao RKGA proposto por Pinheiro et al (2015). Para uma comparação justa, algumas modificações nos parâmetros são apresentadas.…”

“…Recentemente, Pinheiro et al (2015) apresentaram uma abordagem RKGA para o 2PCF, competitiva com a literatura, baseada na técnica bottom-left. Além da diferença dos métodos, BRKGA e RKGA, a abordagem proposta neste trabalho utiliza outra técnica de codificação para o cromossomo e possui um espaço de soluções maior que Pinheiro et al (2015), por usar uma heurística de decodificação do cromossomo que engloba a técnica bottom-left.…”