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Publicação
Exploration of heuristic-based bin-packing approaches
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.83 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A exportação e a importação estão entre as principais industrias a nível mundial, combinando di
versos sectores para satisfazer encomendas, sendo a sua arrumação eficiente uma das tarefas mais
desafiantes. Para ajudar a alcançar o pleno potencial deste sector, é desenvolvido um algoritmo
heurístico que visa eliminar inconsistências e automatizar o processo. No entanto, para que o algo
ritmo seja eficaz no mundo real, é necessário implementar restrições que garantam que o contentor
e os itens estão seguros e cumprem a regulamentação. Este trabalho implementa dois tipos de algo
ritmos heurísticos. O primeiro encontra-se optimizado para generalizar o mais possível no contexto
de arrumação em cenários reais, onde a utilização de paletes e contentores é comum, enquanto o
segundo é aplicado a um caso específico, correspondente a um problema de arrumação com mul
tiplicidade. As restrições implementadas são as mais utilizadas no mundo real, tais como limite
de peso, estabilidade, fragilidade e suporte dos itens. Os resultados demonstram que a utilização
de volume é positiva e conforme o esperado, uma vez que os valores médios são, no máximo, 5%
superiores em ambos os casos, apresentando desempenhos entre 85 e 90% sem restrições e entre
80 e 85% com a sua aplicação. Para compreender o comportamento fora da área otimizada, é
utilizado um conjunto de dados amplamente referenciado na literatura, denominado thpack. Os
resultados evidenciam um valor médio muito próximo do modelo apresentado na literatura, sendo
que o melhor resultado é superior em todas as instâncias.
Exporting and importing are among the main industries worldwide, combining sectors to fulfill orders, where packing them efficiently is one of the most challenging tasks. To help reach the full potential of this sector, a heuristic algorithm is created to remove inconsistencies and automate the process. However, for the algorithm to be effective in the real world, constraints must be implemented to ensure that the container and items are secure and comply with regulations. This work implements two types of heuristic algorithms. The first is optimized to generalize as much as possible in the case of real-world packing, where pallets and containers are commonly used, and the second is used in a specific case, which is a multiplicity packing. The constraints implemented are the most used in the real world, such as weight limit, stability, fragility, and item support. The results show that volume utilization is positive and expected, since the average values are at most 5% higher for both of the cases, where this performance ranges from 85 to 90% without constraints and 80 to 85% with them. To understand behavior outside the optimized area, a dataset commonly used in the literature called thpack is employed. The results show an average value very close to the literature model, with the best result being higher across all instances.
Exporting and importing are among the main industries worldwide, combining sectors to fulfill orders, where packing them efficiently is one of the most challenging tasks. To help reach the full potential of this sector, a heuristic algorithm is created to remove inconsistencies and automate the process. However, for the algorithm to be effective in the real world, constraints must be implemented to ensure that the container and items are secure and comply with regulations. This work implements two types of heuristic algorithms. The first is optimized to generalize as much as possible in the case of real-world packing, where pallets and containers are commonly used, and the second is used in a specific case, which is a multiplicity packing. The constraints implemented are the most used in the real world, such as weight limit, stability, fragility, and item support. The results show that volume utilization is positive and expected, since the average values are at most 5% higher for both of the cases, where this performance ranges from 85 to 90% without constraints and 80 to 85% with them. To understand behavior outside the optimized area, a dataset commonly used in the literature called thpack is employed. The results show an average value very close to the literature model, with the best result being higher across all instances.
Descrição
Palavras-chave
Problema de empacotamento Restrições de empacotamento do mundo real Em pacotamento heuristico Bin packing problem Real world packing constraints Heuristic packing Informatics Engineering . Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia