Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Rosa Neto, Eduardo Aparecido da |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/15349
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Resumo: |
Resumo: Um Problema de Corte de Estoque (PCE) consiste basicamente em cortar um conjunto de peças maiores (matéria-prima) disponíveis em estoque com a finalidade de produzir um conjunto de peças menores (itens), otimizando um determinado objetivo, que pode ser minimizar a quantidade total de matéria-prima a ser cortada, bem como as sobras geradas pelo processo ou o custo associado ao corte; maximizar o lucro, entre outros Está presente, por exemplo, em processos de corte de barras de aço, bobinas de papel, chapas de madeira, peças de couro, etc Neste contexto, o Problema de Corte de Estoque com Aproveitamento de Sobras (PCES) enfoca tal questão visando a melhor utilização da matéria-prima, ou seja, utilizar as sobras em um processo de corte futuro, desde que elas apresentem condições para isso A dificuldade na resolução de problemas desse tipo reside no fato de que há vários modelos matemáticos e heurísticas de resolução especializadas na tentativa de solucionar um PCES, cada uma delas apresentando abordagens e características específicas, o que torna pouco provável a definição de um método geral eficiente Buscamos com este trabalho determinar soluções inteiras para um PCES por meio de um estudo computacional dos modelos matemáticos propostos por Pinto (28) Exploramos também uma reformulação do modelo matemático da Estratégia 5 de Pinto (28), a qual denominamos Estratégia 5 Reformulada (5R) Analisamos a eficácia dos modelos, considerando critérios de avaliação estabelecidos, a priori, pela comparação dos resultados com os resultados de heurísticas propostas por Cherri e outros (29), por meio de simulações computacionais realizadas em um conjunto de classes de exemplares gerados aleatoriamente, variando-se a quantidade de itens, o tamanho dos itens e/ou as quantidades demandadas, dando atenção especial a problemas com baixa demanda Os resultados mostram que, conforme as classes crescem em termos de dimensão e demanda dos exemplares, a concentração dos melhores resultados tende para a Estratégia 5R e para os procedimentos heurísticos, em particular para os residuais RAGR1, RAGR2 e RAGR3 Em todas as classes estudadas os resultados da Estratégia 5R melhoram a superioridade já salientada, pois apresentam um melhor aproveitamento em relação ao total cortado |