Nesting problems have been present for as long as mankind exists. Present days these problems occur in many different industries, e.g. textile, paper, wood, metal and glass industry. These industries produce massive amounts of products to answer the global demand. To minimize the material waste making these products, a good cutting and packing layout is beneficial. The last three decades, researchers have focused on developing methods to solve these problems through computing, instead of solving them manually. Many possible solutions have been found, each method focusing on the specifications of the problem. This thesis had two sub-objectives. The first one was to find the best method for nesting optimization, by doing an intensive literature study. The second sub-objective was to work with a previous made program that is capable of doing optimization tests, containing a nesting optimization method, and try to improve this method to get better results, using the literature study. At a certain point in this project, based on the progress of the literature study and knowledge acquired on the in-house developed program, a decision had to be made either to continue with the previous developed method or to try a new method. A lot of ideas from the literature where used and implemented to improve the method leading to improving results. Hence, the choice was made to continue working with the previous developed method. A new placement strategy was introduced in the program. Additional program code to improve stencil evaluation was added. A proper user interface was created. At the end of this project, a nesting optimization method was obtained, capable of producing a feasible solution when solving a nesting problem, within a reasonable amount of time.

A presente pesquisa tem como objetivo estudar a integração entre dois temas clássicos da literatura de pesquisa operacional e gestão de operações: problemas de corte e empacotamento; e problemas de programação da produção. Ainda que sejam duas áreas intensamente exploradas e pesquisadas, e, ainda, que seja uma situação facilmente encontrada em sistemas de produção reais, abordagens de ambos problemas de forma coordenada ainda carecem de maiores pesquisas. Neste trabalho é feita uma revisão de ambos temas, com foco em problemas de bin packing e programação em ambiente de máquina única com objetivo de minimizar soma de atrasos e adiantamentos ponderados. Uma formulação matemática linear e inteira mista é proposta para o problema, contemplando as restrições que concernem a cada um e também à sua consideração simultânea. Como se trata de um problema que une dois outros, cada um NP-hard isoladamente, um método heurístico é proposto para obter uma solução interessante em tempos computacionais bastante reduzidos. Foram obtidas propriedades físicas de definição de data ideal de programação de um conjunto de itens atribuídos a um bin. Também é proposto um método para geração de um limitante inferior melhorado em relação a pacotes de otimização de mercado para o problema. Ambos métodos foram testados em uma massa de dados de 1.152 instâncias, geradas para retratar cenários de diferentes datas de entrega, setups, custos de atraso e adiantamento em relação à matéria-prima, tamanho de itens e número de itens na instância. Os resultados mostram-se largamente superiores aos obtidos por um otimizador genérico (CPLEX), embora ainda sejam gaps excessivamente grandes, o que reforça a dificuldade do problema. / The present research aims to explore the integration between two classic themes on operations research and operations management literature: cutting and packing problems; and production scheduling problems. Although they are intensive explored and researched areas and, besides, it\'s an easily found situation on real production systems, coordinated approaches of both themes still need deeper research. On this paper, it was done a review of both themes, focusing on bin packing problems and single-machine environment scheduling problems aiming to minimize total weighed earliness and tardiness. A mixed integer-linear mathematical formulation is proposed to the problem, including constraints referred to each problem and, also, to their simultaneous consideration. Once it\'s a problem that joins the other two, each one NP-hard solely, an heuristic method is proposed to obtain an interesting solution in reasonable computational times. Physical properties were identified, defining the best date to allocate a given lot of items to be processed together. Also, a lower bound generation method is proposed, improving the one generated by optimization softwares. Both methods were tested on a 1.152 instances mass of data, generated to represent well several scenarios of different due dates, setup times, earliness and tardiness costs compared to raw material, size of items and number the items the instance. Results show largely superiority the ones obtained by an optimization pack (CPLEX), although gaps are still excessively large, fact the reinforces problem\'s difficulty.

A presente pesquisa tem como objetivo estudar a integração entre dois temas clássicos da literatura de pesquisa operacional e gestão de operações: problemas de corte e empacotamento; e problemas de programação da produção. Ainda que sejam duas áreas intensamente exploradas e pesquisadas, e, ainda, que seja uma situação facilmente encontrada em sistemas de produção reais, abordagens de ambos problemas de forma coordenada ainda carecem de maiores pesquisas. Neste trabalho é feita uma revisão de ambos temas, com foco em problemas de bin packing e programação em ambiente de máquina única com objetivo de minimizar soma de atrasos e adiantamentos ponderados. Uma formulação matemática linear e inteira mista é proposta para o problema, contemplando as restrições que concernem a cada um e também à sua consideração simultânea. Como se trata de um problema que une dois outros, cada um NP-hard isoladamente, um método heurístico é proposto para obter uma solução interessante em tempos computacionais bastante reduzidos. Foram obtidas propriedades físicas de definição de data ideal de programação de um conjunto de itens atribuídos a um bin. Também é proposto um método para geração de um limitante inferior melhorado em relação a pacotes de otimização de mercado para o problema. Ambos métodos foram testados em uma massa de dados de 1.152 instâncias, geradas para retratar cenários de diferentes datas de entrega, setups, custos de atraso e adiantamento em relação à matéria-prima, tamanho de itens e número de itens na instância. Os resultados mostram-se largamente superiores aos obtidos por um otimizador genérico (CPLEX), embora ainda sejam gaps excessivamente grandes, o que reforça a dificuldade do problema. / The present research aims to explore the integration between two classic themes on operations research and operations management literature: cutting and packing problems; and production scheduling problems. Although they are intensive explored and researched areas and, besides, it\'s an easily found situation on real production systems, coordinated approaches of both themes still need deeper research. On this paper, it was done a review of both themes, focusing on bin packing problems and single-machine environment scheduling problems aiming to minimize total weighed earliness and tardiness. A mixed integer-linear mathematical formulation is proposed to the problem, including constraints referred to each problem and, also, to their simultaneous consideration. Once it\'s a problem that joins the other two, each one NP-hard solely, an heuristic method is proposed to obtain an interesting solution in reasonable computational times. Physical properties were identified, defining the best date to allocate a given lot of items to be processed together. Also, a lower bound generation method is proposed, improving the one generated by optimization softwares. Both methods were tested on a 1.152 instances mass of data, generated to represent well several scenarios of different due dates, setup times, earliness and tardiness costs compared to raw material, size of items and number the items the instance. Results show largely superiority the ones obtained by an optimization pack (CPLEX), although gaps are still excessively large, fact the reinforces problem\'s difficulty.

Este trabalho propõe a aplicação de dois diferentes conceitos para a resolução do Problema de Estivagem de Unidades de Celulose - PEUC, que de acordo com Ribeiro e Lorena (2008) pode ser definido como um problema que busca alocar a máxima quantidade de unidades de celulose ao porão de cargas de um dado navio, respeitando as restrições físicas de dimensões, de posicionamento, de não-sobreposição das unidades e de capacidade máxima do porão do navio. Esse tipo de problema se encaixa, no contexto da Pesquisa Operacional, na classe de Corte e Empacotamento (Cutting and Packing - C&P) e pode ser classificado, de acordo com a tipologia de Wäscher, Haußner e Schumann (2007), como sendo um Single Large Object Placement Problem (SLOPP). Em última instância, o objetivo do PEUC é definir o melhor plano de estivagem para o carregamento de unidades de celulose em um dado porão de um navio, maximizando a área ocupada pelas unidades de celulose. Trata-se de um problema NP-Completo (DOWSLAND; DOWSLAND, 1992; BISCHOFF; WÄSCHER, 1995; MALAGUTI; DURáN; TOTH, 2013) e por isso foram propostas duas abordagens para buscar a melhoria das soluções encontradas e/ou redução do tempo computacional necessário. As abordagens propostas, o Modelo Matemático Modificado e o Método Iterativo de Solução, apresentaram bons resultados para instâncias experimentais, confirmando a efetividade de suas aplicações. Os resultados foram melhores tanto na qualidade das soluções (ocupação total do objeto), como no tempo computacional necessário. Também foram avaliadas quatro instâncias reais, com a comparação dos planos de estivagem resultantes da aplicação dos modelos matemáticos com os planos reais, elaborados manualmente por especialistas. Em três dos quatro casos os resultados das abordagens aqui propostas se mostraram melhores que os planos reais. / This work proposes the application of two different concepts to tackle the Woodpulp Stowage Problem - WSP, that according to Ribeiro e Lorena (2008) can be defined as a problem that seeks the allocation of the maximum quantity of woodpulp units inside the hold of a cargo vessel, always respecting the physical constraints, positioning constraints, non-overlapping of units and also the hold capacity. This kind of problem fits, in the context of Operational Research, into the class of Cutting & Packing and can be classified, according to Wäscher, Haußner e Schumann (2007) typology, as a Single Larga Object Placement Problem (SLOPP). Ultimately the objective of the WSP is to define the best stowage plan for the loading of woodpulp units inside a given hold of a given cargo vessel, maximizing the total area occupied by the woodpulp units. As it\'s a NP-Complete problem (DOWSLAND; DOWSLAND, 1992; BISCHOFF; WÄSCHER, 1995; MALAGUTI; DURáN; TOTH, 2013) two approaches were proposed to improve the quality of the resulting solutions and/or the reduction of the computational time needed. The proposed approaches, the Modified Mathematical Model and the Iterative Solution Method, showed good results for experimental instances, confirming the effectiveness of these approaches. The results were better regarding the quality of the solutions (total occupied area of the object) and also regarding the computational time needed. Also, four real instances were evaluated, comparing the results of the mathematical models with the real stowage plans, manually created by specialists. In three of the four instances, the proposed approaches showed better results than the real stowage plans.

Nesse trabalho, estudamos um problema de otimização combinatorial conhecido por Problema da Mochila Compartimentada, que é uma extensão do clássico Problema da Mochila. O problema consiste em determinar as capacidades adequadas de vários compartimentos que podem vir a ser alocados em uma mochila e como esses compartimentos devem ser carregados, respeitando as restrições de capacidades dos compartimentos e da mochila. Busca-se maximizar o valor de utilidade total. O problema é muito pouco estudado na literatura, apesar de surgir naturalmente em aplicações práticas. Nesse estudo, propomos uma modelagem matemática não linear para o problema e verificamos algumas heurísticas para sua resolução. / In this work, we studied a combinatorial optimization problem called the Clustered Knapsack Problem, that is an extension of the standard Knapsack Problem. The problem is to determine the right capacities of several clusters which can be allocated in a knapsack and how these clusters should be placed so as to respect the constraints on the capacities of the clusters and the knapsack. The objective is to maximize a total utility value. The problem has seldom been studied in the literature, even though it appears naturally in practical applications. In this study, we propose a non-linear model for the problem and we insert some heuristics for its resolution.

Dentro da classe de problemas de corte e empacotamento, existem os problemas de corte de itens irregulares (não-circulares e não-retangulares), os quais visam determinar um arranjo ótimo de objetos irregulares menores (itens), sem sobreposição, dentro de objetos maiores (recipientes) a fim de atender a uma demanda. Possuem grande importância prática, uma vez que surgem em vários tipos de indústrias, como a têxtil, a de móveis e a de calçados, por exemplo. Entre estes problemas, ainda temos o chamado problema de corte de itens irregulares em recipientes, no qual estes últimos são fechados, isto é, possuem dimensões fixas, podendo ser retangulares ou irregulares. Neste caso, o objetivo é arranjar todos os itens de modo a utilizar o menor número possível de recipientes. A estes problemas, uma outra restrição ainda pode ser adicionada: os recipientes podem ter defeitos, isto é, áreas onde não pode ser posicionado qualquer item, e regiões com diferentes níveis de qualidade, chamadas de zonas de qualidades, em que apenas determinados itens podem ser alocados. Neste trabalho, portanto, introduzimos um conjunto de heurísticas construtivas para a resolução do problema de corte de itens irregulares em recipientes irregulares com defeitos e zonas de qualidades. Os experimentos computacionais foram realizados utilizando um conjunto com 15 instâncias adaptadas de outro problema de corte de itens irregulares, uma vez que não encontramos instâncias disponíveis na literatura para o problema abordado neste trabalho. Os resultados mostraram que todos os métodos são capazes de resolver o problema em um tempo computacional considerado baixo, sendo que alguns deles apresentam melhor desempenho que outros. / Within the class of cutting and packing problems, there are some problems known as nesting problems, which aim to determine an optimal arrangement of smaller irregular objects (items), without overlap, inside larger objects (bins) in order to attend a demand. They have practical importance, since they arise in many types of industries, such as textiles, furniture and footwear, for example. Among these problems, we still have the so-called irregular bin packing problem in which the bins are closed, that is, they have fixed dimensions, and may be rectangular or irregular. In this case, the goal is to arrange all items in order to use the least amount of bins. To these problems, another constraint can still be added: the bins may have defects, that is, areas where no item can be placed, and different levels of quality, called quality zones, where only specific items can be allocated. In this work, therefore, we introduce a set of constructive heuristics to solve the irregular bin packing problem in which the bins have defects and quality zones. The computational experiments were carried out using a set of 15 instances adapted from another nesting problem, since we did not find instances available in the literature for the problem addressed in this work. The results showed that all methods can solve the problem in a low computational time, and also that some of them perform better than others.

Irregular cutting and packing problems, with convex and non-convex polygons, are found in many industries such as metal mechanics, textiles, of shoe making, the furniture making and others. In this thesis we study the two-dimensional version of these problems, where we want to allocate a set of items, without overlap, inside one or more containers, limited or unlimited, so as to optimize an objective function. In this document we study the knapsack problem, placement problem, strip packing problem, cutting stock problem and bin packing problem. For these problems, the heuristic methods and mathematical programming models are proposed and presented very promising results, surpassing in many cases the best results in the specialized literature. This thesis is organized as follows. In Chapter 1, we present a review of the studied problems, the value proposition for this thesis with the main contributions and ideas. In Chapter 2, we propose a metaheursitic for the strip packing problem with irregular items and circles. Then, in Chapter 3, we present a generic heuristic for the allocation of irregular items that may be weakly or strongly heterogeneous and will be allocated in a container (output maximization problems) or multiple containers (input minimization problems). In Chapter 4, we propose a solution method for the cutting stock problem with deterministic demand and stochastic demand. In Chapters 5 and 6, we present mathematical programming models for the strip packing problem. Finally, in Chapter 7, we present a conclusion and a concise direction for future works. / Os problemas de corte e empacotamento de itens irregulares, polígonos convexos e não convexos, são encontrado em diversas indústrias, tais como a metal-mecânica, a têxtil, a de calçados, a moveleira e outras. Nesta tese estudamos a versão bidimensional destes problemas, na qual desejamos alocar um conjunto de itens, sem sobreposição, no interior de um ou mais recipientes, limitados ou ilimitados, de modo a otimizar uma função objetivo. Neste trabalho estudamos o problema da mochila, o problema do assentamento, o problema empacotamento em faixa, o problema de corte de estoque e o problema de empacotamento de contêineres. Para estes problemas, os métodos heurísticos e modelos de programação matemática propostos e apresentam resultados muito promissores, ultrapassando em muitos casos os melhores resultados da literatura especializada. Esta tese esta organizada da seguinte maneira. No Capítulo 1, apresentamos uma revisão dos problemas estudados, a proposta de valor deste doutorado com as principais contribuições e ideias. No Capítulo 2, propomos uma meta-heurística para o problema de empacotamento em faixa para itens irregulares e círculos. Em seguida, no Capítulo 3 apresentamos uma heurística genérica para a alocação de itens irregulares que podem ser fracamente ou fortemente heterogêneos e serão alocados em um recipiente (problema de maximização de saída) ou de múltiplos recipientes (problemas de minimização de entrada). O Capítulo 4 propõem um método de solução para o problema de corte de estoque com demanda conhecida e demanda estocástica. Nos Capítulos 5 e 6 apresentamos modelos de programação matemática para o problema de corte de itens irregulares em faixa. Finalmente, no Capítulo 7, apresentamos a conclusão e uma sucinta direção para os trabalhos futuros.

Os problemas de corte e empacotamento são frequentes em diferentes processos produtivos, por exemplo, na produção de roupas, de calçados, de peças metálicas e de móveis. Seu objetivo mais frequente e a minimização do desperdício de matéria-prima. No entanto, em algumas situações, o problema de determinação do caminho de corte e fundamental para eciência do planejamento da produção. Este problema consiste em determinar a trajetória de corte que minimize, por exemplo, o tempo total de corte de um plano de corte previamente estabelecido. Devido a existência de poucas abordagens para este problema, nosso objetivo e propor modelos matemáticos para resolver o problema de determinação do caminho de corte. Além disso, uma variação do problema que considera a utilização de grafos dinâmicos também é abordada. Os resultados obtidos são comparados com resultados da literatura. / Cutting and packing problems are frequent in dierent productive process, for example, in the garment, shoe, metallic pieces and furniture production. Its most common objective is the minimization of the raw material waste. However, in some situations, the cutting path determination problem is fundamental to the eciency of the production planning. This problem consists in determining the cutting trajectory that minimizes, for example, the total cutting time of a previously established cutting plane. Due to the few existing approaches to this problem, our objective is to propose mathematical models to solve the cutting path determination problem. Furthermore, a variation of the problem that considers the use of dynamic graphs is also adressed. The obtained results are compared with those from the literature.

Dentro da classe de problemas de corte e empacotamento, existem os problemas de corte de itens irregulares (não-circulares e não-retangulares), os quais visam determinar um arranjo ótimo de objetos irregulares menores (itens), sem sobreposição, dentro de objetos maiores (recipientes) a fim de atender a uma demanda. Possuem grande importância prática, uma vez que surgem em vários tipos de indústrias, como a têxtil, a de móveis e a de calçados, por exemplo. Entre estes problemas, ainda temos o chamado problema de corte de itens irregulares em recipientes, no qual estes últimos são fechados, isto é, possuem dimensões fixas, podendo ser retangulares ou irregulares. Neste caso, o objetivo é arranjar todos os itens de modo a utilizar o menor número possível de recipientes. A estes problemas, uma outra restrição ainda pode ser adicionada: os recipientes podem ter defeitos, isto é, áreas onde não pode ser posicionado qualquer item, e regiões com diferentes níveis de qualidade, chamadas de zonas de qualidades, em que apenas determinados itens podem ser alocados. Neste trabalho, portanto, introduzimos um conjunto de heurísticas construtivas para a resolução do problema de corte de itens irregulares em recipientes irregulares com defeitos e zonas de qualidades. Os experimentos computacionais foram realizados utilizando um conjunto com 15 instâncias adaptadas de outro problema de corte de itens irregulares, uma vez que não encontramos instâncias disponíveis na literatura para o problema abordado neste trabalho. Os resultados mostraram que todos os métodos são capazes de resolver o problema em um tempo computacional considerado baixo, sendo que alguns deles apresentam melhor desempenho que outros. / Within the class of cutting and packing problems, there are some problems known as nesting problems, which aim to determine an optimal arrangement of smaller irregular objects (items), without overlap, inside larger objects (bins) in order to attend a demand. They have practical importance, since they arise in many types of industries, such as textiles, furniture and footwear, for example. Among these problems, we still have the so-called irregular bin packing problem in which the bins are closed, that is, they have fixed dimensions, and may be rectangular or irregular. In this case, the goal is to arrange all items in order to use the least amount of bins. To these problems, another constraint can still be added: the bins may have defects, that is, areas where no item can be placed, and different levels of quality, called quality zones, where only specific items can be allocated. In this work, therefore, we introduce a set of constructive heuristics to solve the irregular bin packing problem in which the bins have defects and quality zones. The computational experiments were carried out using a set of 15 instances adapted from another nesting problem, since we did not find instances available in the literature for the problem addressed in this work. The results showed that all methods can solve the problem in a low computational time, and also that some of them perform better than others.

Nesse trabalho, estudamos um problema de otimização combinatorial conhecido por Problema da Mochila Compartimentada, que é uma extensão do clássico Problema da Mochila. O problema consiste em determinar as capacidades adequadas de vários compartimentos que podem vir a ser alocados em uma mochila e como esses compartimentos devem ser carregados, respeitando as restrições de capacidades dos compartimentos e da mochila. Busca-se maximizar o valor de utilidade total. O problema é muito pouco estudado na literatura, apesar de surgir naturalmente em aplicações práticas. Nesse estudo, propomos uma modelagem matemática não linear para o problema e verificamos algumas heurísticas para sua resolução. / In this work, we studied a combinatorial optimization problem called the Clustered Knapsack Problem, that is an extension of the standard Knapsack Problem. The problem is to determine the right capacities of several clusters which can be allocated in a knapsack and how these clusters should be placed so as to respect the constraints on the capacities of the clusters and the knapsack. The objective is to maximize a total utility value. The problem has seldom been studied in the literature, even though it appears naturally in practical applications. In this study, we propose a non-linear model for the problem and we insert some heuristics for its resolution.