A genetic symbiotic algorithm applied to the one-dimensional cutting stock problem

A genetic symbiotic algorithm applied to the one-dimensional cutting stock problem

Author Golfeto, Rodrigo Rabello Google Scholar
Moretti, Antonio Carlos Google Scholar
Salles Neto, Luiz Leduino de Autor UNIFESP Google Scholar
Institution Universidade Federal Fluminense Escola de Engenharia Industrial Metalúrgica
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Abstract This work presents a genetic symbiotic algorithm to minimize the number of objects and the setup in a one-dimensional cutting stock problem. The algorithm implemented can generate combinations of ordered lengths of stock (the cutting pattern) and, at the same time, the frequency of the cutting patterns, through a symbiotic process between two distinct populations, solutions and cutting patterns. Working with two objectives in the fitness function and with a symbiotic relationship between the two populations, we obtained positive results when compared with other methods described in the literature.

Neste trabalho desenvolvemos um algoritmo genético simbiótico com objetivo de minimizar o número de objetos processados e o setup num problema de corte unidimensional. Nosso algoritmo genético gera seus próprios padrões em conjunto com soluções para o problema, através de um processo simbiótico entre duas populações distintas, a de soluções e a de padrões. Trabalhando com os dois objetivos na função de aptidão e com a relação simbiótica entre as duas populações, obtivemos resultados competitivos em relação aos métodos descritos na literatura.
Keywords cutting stock problem
genetic algorithm
symbiosis
problema de corte de estoque
algoritmo genético
simbiose
Language English
Date 2009-08-01
Published in Pesquisa Operacional. Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional, v. 29, n. 2, p. 365-382, 2009.
ISSN 0101-7438 (Sherpa/Romeo)
Publisher Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Extent 365-382
Origin http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382009000200006
Access rights Open access Open Access
Type Article
SciELO ID S0101-74382009000200006 (statistics in SciELO)
URI http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/5159

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Format: PDF
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