Comparación de metaheurísticas aplicadas al problema de corte bidimensional tipo guillotina en láminas de acero

Muchas industrias del sector de metal, vidrio, madera, papel, entre otras. Que se dedican al corte en dos dimensiones y utilizan una herramienta llamada guillotina, los cuales son estimados como cortes rectangulares tienen un problema común que tiene que ver con el gran número de posibles patrones d...

Full description

Autores:
Racero Morelo, Saide Aura
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/628
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/628
Palabra clave:
Genético, Búsqueda Tabú, Optimización de Intercambio Térmico, corte y empaquetado 2D, rotación, guillotina
Rights
openAccess
License
Copyright Universidad de Córdoba, 2020
Description
Summary:Muchas industrias del sector de metal, vidrio, madera, papel, entre otras. Que se dedican al corte en dos dimensiones y utilizan una herramienta llamada guillotina, los cuales son estimados como cortes rectangulares tienen un problema común que tiene que ver con el gran número de posibles patrones de cortes que pueden ocurrir al momento de hacer el despiece de material, es decir cuando se desee cortar piezas solicitadas por los clientes en objetos grandes (láminas de acero), y cuyo principal objetivo es minimizar desperdicio de su materia prima. En esta investigación se trata con el caso de que el corte es tipo guillotina, y donde las piezas pueden tener rotación de 90 grados al momento de ser cortadas de la lámina de acero. En esta investigación se presenta una comparación de metaheurísticas que resuelven este problema. Las metaheurísticas utilizadas fueron: Genético, Búsqueda tabú y Optimización del Intercambio Térmico, que mediante un análisis de resultados es escogida la metaheurística que revele mejor resultados (minimización de desperdicio).