A Parallel Biased Random‐Key Genetic Algorithm with Multiple Populations Applied to Irregular Strip Packing Problems

Júnior, Bonfim Amaro; Pinheiro, Plácido Rogério; Coelho, Pedro Veras

doi:10.1155/2017/1670709

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“…This method is achieved through the selfadaptive parameter ρ e , which determines the probability of an offspring inheriting the vector component from the RCL parent. The calculation of ρ e , as defined by Equation ( 14), involves the utilization of the random-key 2n + 1 from the non-RCL chromosome c. ρ e = 0.65 + c 2n+1 * (0.80 − 0.65) (14) It is essential to point out that the values for defining the calculations of the ABRKGA control parameters equations are based on the work of [39,41]. Table 1 presents each suggested value range for the parameters applied.…”

Section: New Generation Processmentioning

confidence: 99%

Evolutionary Algorithms for Optimization Sequence of Cut in the Laser Cutting Path Problem

Junior,

de Carvalho,

Santos

et al. 2023

Applied Sciences

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Efficiently cutting smaller two-dimensional parts from a larger surface area is a recurring challenge in many manufacturing environments. This point falls under the cut-and-pack (C&P) problems. This study specifically focused on a specialization of the cut path determination (CPD) known as the laser cutting path planning (LCPP) problem. The LCPP aims to determine a sequence of cutting and sliding movements for the head that minimizes the parts’ separation time. It is important to note that both cutting and glide speeds (moving the head without cutting) can vary depending on the equipment, despite their importance in real-world scenarios. This study investigates an adaptive biased random-key genetic algorithm (ABRKGA) and a heuristic to create improved individuals applied to LCPP. Our focus is on dealing with more meaningful instances that resemble real-world requirements. The experiments in this article used parameter values for typical laser cutting machines to assess the feasibility of the proposed methods compared to an existing strategy. The results demonstrate that solutions based on metaheuristics are competitive and that the inclusion of heuristics in the creation of the initial population benefits the execution of the evolutionary strategy in the treatment of practical problems, achieving better performance in terms of the quality of solutions and computational time.

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Section: New Generation Processmentioning

confidence: 99%

Evolutionary Algorithms for Optimization Sequence of Cut in the Laser Cutting Path Problem

Junior,

de Carvalho,

Santos

et al. 2023

Applied Sciences

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“…The alternative used in irregular packing problems is the no-fit polygon (NFP), which is also used in the field of engineering and robot motion planning and the aircraft parking stand allocation problem [10]. The no-fit polygon facilitates the research of irregular packing problems [11][12][13][14]. It is an increasingly popular option since it is more efficient than direct trigonometry, particularly when using an iterative search.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Improved Sliding Algorithm for Generating No-Fit Polygon in the 2D Irregular Packing Problem

Luo

Rao

2022

Mathematics

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This paper introduces an efficient and robust sliding algorithm for the creation of no-fit polygons. The improved algorithm can cope with complex cases and is given an implementation in detail. The proposed concept of a touching group can simplify the judging process when recognizing the potential translation vector for an orbital polygon. In addition, the generation of the no-fit polygon only involves three main steps based on the proposed concept. The proposed algorithm has a mechanism that searches other start positions to generate a complete no-fit polygon for handling complex cases. To improve the efficiency, many acceleration strategies have been proposed, such as point exclusion strategy and point inclusion test. The robust and efficient performance of the algorithm is tested by well-known benchmark instances and degenerate and complex cases, such as holes, interlocking concavities and jigsaw-type pieces. Experimental results show that the proposed algorithm can produce complete no-fit polygons for complex cases, and acceleration strategies can reduce the creation time of no-fit polygon on benchmark instances by more than sixteen percent on average.

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“…Os autores consideraram duas versões, uma com probabilidade viciada para o filho herdar informações do pai elite e a outra versão sem a probabilidade viciada, sendo que a versão com probabilidade viciada teve desempenho melhor. Por sua vez, Amaro Jr., Pinheiro e Coelho (2017) desenvolveram uma versão paralela e com múltiplas populações do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas. Os autores usaram o conceito de região livre de colisão para evitar a não sobreposição entre itens.…”

Section: Revisão Da Literaturaunclassified

“…Um levantamento sobre as aplicações do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas foi conduzido por Gonçalves e Resende (2011), enquanto um levantamento relacionado à busca em vizinhança variável pode ser encontrado em Hansen, Mladenović e Pérez (2010). Alguns problemas de otimização em que esses métodos foram recentemente aplicados para resolver são o roteamento de veículos (QIU et al, 2018;RUIZ et al, 2019), escalonamento (LI; PAN; WANG, 2014), localização de facilidades (BIAJOLI; CHAVES; LORENA, 2019), projeto de redes de telecomunicações (ANDRADE et al, 2015), entre outros (HERRÁN; COLMENAR; DUARTE, 2019;PEKEL;KARA, 2019). Em relação à sua aplicação em problemas de corte e empacotamento, com itens de formato regular, tem-se o algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas de GONÇALVES e Resende (2013), para os problemas de empacotamento bidimensional e tridimensional; Lalla-Ruiz e Voß (2015), para o problema de atribuição de múltiplas mochilas; e Hottung e Tierney (2016), para um problema de carregamento de contêineres.…”

Section: Introductionunclassified

“…Em relação à sua aplicação em problemas de corte e empacotamento, com itens de formato regular, tem-se o algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas de GONÇALVES e Resende (2013), para os problemas de empacotamento bidimensional e tridimensional; Lalla-Ruiz e Voß (2015), para o problema de atribuição de múltiplas mochilas; e Hottung e Tierney (2016), para um problema de carregamento de contêineres. No caso de itens irregulares, pode-se citar os algoritmos genéticos de Silveira (2013), Pinheiro, Amaro Jr. e Saraiva (2016), Mundim, Andretta e Queiroz (2017) e Amaro Jr., Pinheiro e Coelho (2017). No que diz respeito à busca em vizinhança variável, tem-se Hifi e Wu (2015), que resolveu um problema da mochila multidimensional; Zeng et al (2018), com o empacotamento de círculos de diferentes raios em quadrados; e Santos et al (2019), que lidou com uma nova variante do problema de empacotamento em recipientes, com categorias.…”

Section: Introductionunclassified

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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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A Parallel Biased Random‐Key Genetic Algorithm with Multiple Populations Applied to Irregular Strip Packing Problems

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Evolutionary Algorithms for Optimization Sequence of Cut in the Laser Cutting Path Problem

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