Resolução de problemas de Bin Packing utilizando rede neural aumentada e Minimum Bin Slack

Abstract

The objective of this work is to compare the Augmented Neural Network (AugNN) metaheuristic with Minimum Bin Slack (MBS) heuristic to solve Combinatorial Optimization Problems, specifically, in PCEs são vastamente encontrados em diversos ramos da indústria e o tratamento adequado deste tipo de problema pode gerar impactos diretos na economia de matérias-primas e/ou espaço físico das empresas. Para a otimização dos parâmetros da RNAA, fez-se uso de um projeto de Delineamento de Experimento (DOE) do tipo Fatorial Completo. Os testes, realizados em diversos problemas benchmark da literatura, mostraram que, de uma forma geral, a heurística MBS foi superior tanto em relação à qualidade das respostas (cerca de 70% melhor), quanto em relação ao tempo computacional (aproximadamente 90% menor).