Un Algoritmo de búsqueda adaptativa aleatoria y golosa para la resolución del problema de cortes

• Autores: Solano Lazo, Ursula Carola, Ganoza Salazar, Dante
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2004
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/2627
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/2627
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Problema de corte; Algoritmos en computadoras; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Dado un conjunto de requerimientos lineales y un número ilimitado de barras de metal (u otro material) de tamaño estándar, con dimensión mayor a la de los requerimientos. El Problema de Cortes consiste en realizar cortes sobre las barras de tamaño estándar, de tal manera que se obtengan todos los requerimientos con el menor número de barras de tamaño estándar y el menor desperdicio posible. El problema es NP-Difícil, y presenta diversas aplicaciones en los diversos sectores de la industria, tales como la maderera, metal, plástico, etc. La presente Tesis, muestra un Procedimiento de Búsqueda Aleatoria, Adaptativa y Golosa (GRASP), para la resolución del problema de cortes. Experimentos numéricos realizados del algoritmo propuesto sobre 100 problemas-test, reportan una eficiencia, promedio del 95.4% para un parámetro de relajación de 0.5 y 2000 iteraciones. El software implementado consta de 4 módulos importantes: ingreso de datos necesarios para la realización de los cortes, Algoritmos Golosos FFD (First Fit Decreasing) y BFD (Best Fit Decreasing), GRASP y Reportes.