Practical constraints in the container loading problem: Comprehensive formulations and exact algorithm

Nascimento, Oliviana Xavier do; Queiroz, Thiago Alves de; Junqueira, Leonardo

doi:10.1016/j.cor.2020.105186

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“…The literature in which practical constraints such as load balancing and stability are incorporated in packing problems is vast and we do not attempt to review it (e.g., Trivella & Pisinger, 2017, Alonso, Alvarez-Valdes, Iori, & Parreno, 2019, Gajda et al, 2022, Nascimento et al, 2021. For a comprehensive review of such constraints see Bortfeldt & Wäscher (2013) .…”

Section: Container Loading Problemmentioning

confidence: 99%

“…Martínez, Alvarez-Valdes, & Parreño (2015) and Iori et al (2020) solve this problem using GRASP algorithms. In a recent work by Nascimento et al (2021) , twelve practical constraints for the CLP are formulated mathematically, including multi-drop situations and manual unloading constraints, which are treated as hard constraints.…”

Section: Unloading Constraintsmentioning

confidence: 99%

“…Most papers that include unloading constraints account for the above and visibility constraints, although not always using these names ( Christensen & Rousoe, 2009;Ferreira et al, 2021;Fuellerer, Doerner, Hartl, & Iori, 2010;Gendreau et al, 2006;Hokama et al, 2016;Iori et al, 2020;Iori & Martello, 2010;Iori et al, 2007;Nascimento et al, 2021;Pan et al, 2009;Pollaris et al, 2016;de Queiroz & Miyazawa, 2013 ), whereas it is less common to account for reachability constraints ( Junqueira, Morabito, & Sato Yamashita, 2012a;Liu et al, 2011;Martínez et al, 2015 ) and separation constraints ( Junqueira et al, 2012b;Martínez et al, 2015 ). We will consider above, visibility, and reachability as soft unloading constraints, and neglect separation constraints as these can only be modeled as hard constraints and are hence not relevant to the scope of our paper.…”

Section: Unloading Constraintsmentioning

confidence: 99%

“…Since the delivery order is assumed fixed, the routing component is not relevant here. Unloading constraints have been studied when incorporating practical constraints in the CLP ( Nascimento, Queiroz, & Junqueira, 2021 ) and loading constraints in the VRP ( Pollaris, Braekers, Caris, Janssens, & Limbourg, 2015 ). However, the vast majority of works in these areas have either neglected such constraints, which in practice leads to time consuming (i.e., costly) cargo relocations during unloading, or completely forbidden relocations of items during the delivery process, resulting in more constrained loading solutions that carry less cargo volume or value.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Modeling soft unloading constraints in the multi-drop container loading problem

2021

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Section: Container Loading Problemmentioning

confidence: 99%

Section: Unloading Constraintsmentioning

confidence: 99%

Section: Unloading Constraintsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Modeling soft unloading constraints in the multi-drop container loading problem

2021

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“…Independente do tipo de problema de corte e empacotamento, existem duas restrições que devem ser respeitadas ao procurar por uma solução viável, quais sejam: (i) quaisquer dois itens devem ser empacotados de forma a não se sobreporem (isto é, não podem ter qualquer interseção de seus interiores) e (ii) os itens devem ser empacotados de forma a ficarem inteiramente contidos nos recipientes (isto é, um item não pode ter qualquer parte sua de fora do recipiente). Existem outras restrições que surgem em contextos reais e podem ser incorporadas, como as apresentadas por Bischoff e Ratcliff (1995) e também discutidas em Bortfeldt e Wäscher (2013) e Nascimento, Queiroz e Junqueira (2021). Por exemplo, permitir a rotação dos itens, satisfazer o balanceamento de peso dentro do recipiente, agrupar itens e considerar cortes guilhotinados.…”

Section: Introductionunclassified

Estudo de problemas de corte de itens irregulares com incertezas

Queiroz¹

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Os problemas de corte e empacotamento aparecem nas mais variadas empresas do setor logístico e de manufatura, bem como nas indústrias de móveis, vestuário, metal-mecânica, têxtil e outras. Esta tese é voltada para o estudo de problemas de nesting, ou seja, problemas de corte e empacotamento de itens irregulares, na presença de incertezas que surgem de contextos reais. Os problemas consideram duas dimensões e os itens são representados por polígonos convexos e/ou não convexos, enquanto os recipientes são retangulares. A primeira contribuição da tese está relacionada a duas heurísticas competitivas para o problema da mochila sem incertezas. Uma heurística é baseada no algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas, enquanto a outra considera uma busca em vizinhança variável. Enquanto as heurísticas geram sequências de itens, três regras são usadas para o posicionamento de itens. Desenvolve-se ainda uma codificação para a solução do problema que permite ignorar posições viáveis durante o posicionamento de itens e, assim, escapar de possíveis ótimos locais. Em geral, estas heurísticas permitiram melhorar o estado-da-arte do problema, obtendo soluções cuja área ocupada aumentou em torno de 6% na média. A segunda contribuição envolve o problema de corte em faixa cuja demanda dos itens é um dado incerto. Além de propor para este problema um modelo de programação estocástica de dois estágios com recurso, apresenta-se um algoritmo branch-and-cut que integra uma heurística de busca em vizinhança variável para gerar soluções válidas nos nós da árvore de busca. O algoritmo proposto é competitivo com outros da literatura sobre o problema sem incertezas. No problema com incertezas, o algoritmo pode obter soluções para instâncias com até 80 cenários. Além disso, as análises das soluções do modelo de programação estocástica indicam que ignorar a aleatoriedade dos dados na escolha de uma decisão pode resultar em soluções de custo elevado. Por fim, a terceira contribuição consiste em um modelo de programação estocástica de dois estágios com recurso para um problema da mochila que apresenta defeitos no recipiente, sendo os defeitos tratados como dados incertos. As soluções geradas pelo modelo são analisadas quanto ao valor esperado da informação perfeita e o valor da solução estocástica, indicando o impacto que as incertezas têm sobre o problema. Este modelo também é extendido para considerar uma medida de risco, objetivando controlar a variabilidade das decisões de segundo estágio e, assim, obter soluções aversas ao risco. Os resultados computacionais sugerem que soluções totalmente aversas ao risco podem requerer reduções de até 28% no lucro total esperado. Palavras-chave: problemas de corte e empacotamento, itens irregulares, incertezas, modelo de programação estocástica, heurísticas.

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