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

ResumoO objetivo do presente trabalho é comparar a utilização da meta-heurística Rede Neural Artificial Aumentada (RNAA) com a heurística Minimum Bin Slack (MBS) para resolução de Problemas de Otimização Combinatória, mais especificamente, em problemas de Bin Packing, uma classe de Problemas de Corte e Empacotamento (PCE). 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).

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Bibliographic Details
Main Authors: Almeida,Ricardo de, Steiner,Maria Teresinha Arns
Format: Digital revista
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de São Carlos 2015
Online Access:http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2015000300611
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Summary:ResumoO objetivo do presente trabalho é comparar a utilização da meta-heurística Rede Neural Artificial Aumentada (RNAA) com a heurística Minimum Bin Slack (MBS) para resolução de Problemas de Otimização Combinatória, mais especificamente, em problemas de Bin Packing, uma classe de Problemas de Corte e Empacotamento (PCE). 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).