Nos problemas de corte de itens irregulares, temos um conjunto de itens menores que devem ser alocados em objetos maiores (recipientes) de forma que estes estejam inteiramente contidos no recipiente e não se sobreponham. Neste trabalho, resolvemos um problema de corte e empacotamento de uma indústria que confecciona aventais e forros de luva, no qual deseja-se alocar uma lista de itens dentro de recipientes retangulares utilizando a menor quantidade de recipientes possível e minimizando o comprimento utilizado em cada recipiente. Para isto, utilizamos métodos exatos e heurísticos adaptados para o corte de aventais e forros de luva, com o objetivo de obter soluções de alta qualidade. Foram realizados experimentos computacionais que comprovaram a eficiência dos métodos de solução presentes neste trabalho. / In nesting problems, we have a set of small items that must be allocated into larger objects (containers) so that they are fully contained within the container and do not overlap. In this work, an apron and gloves lining industry cutting problem is solved, in which we want to allocate a list of items into rectangular containers using the smallest quantity of containers and minimizing the length used in each container. For this, we used exact and heuristic methods adapted for cutting aprons and glove liners, in order to obtain high quality solutions. Computational tests were performed and they show the efficiency of the solving methods presented in this work.

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.

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.

Nos problemas de corte de itens irregulares, temos um conjunto de itens menores que devem ser alocados em objetos maiores (recipientes) de forma que estes estejam inteiramente contidos no recipiente e não se sobreponham. Neste trabalho, resolvemos um problema de corte e empacotamento de uma indústria que confecciona aventais e forros de luva, no qual deseja-se alocar uma lista de itens dentro de recipientes retangulares utilizando a menor quantidade de recipientes possível e minimizando o comprimento utilizado em cada recipiente. Para isto, utilizamos métodos exatos e heurísticos adaptados para o corte de aventais e forros de luva, com o objetivo de obter soluções de alta qualidade. Foram realizados experimentos computacionais que comprovaram a eficiência dos métodos de solução presentes neste trabalho. / In nesting problems, we have a set of small items that must be allocated into larger objects (containers) so that they are fully contained within the container and do not overlap. In this work, an apron and gloves lining industry cutting problem is solved, in which we want to allocate a list of items into rectangular containers using the smallest quantity of containers and minimizing the length used in each container. For this, we used exact and heuristic methods adapted for cutting aprons and glove liners, in order to obtain high quality solutions. Computational tests were performed and they show the efficiency of the solving methods presented in this work.

Problemas de corte e empacotamento de itens irregulares são problemas que visam determinar um leiaute ótimo de objetos pequenos dentro de objetos maiores, a fim de atender a uma demanda. Estes problemas têm grande importância prática, já que surgem em vários tipos de indústria (como a têxtil, a de móveis e a de calçados). O problema estudado neste trabalho é o problema de corte de itens irregulares em recipientes. Os recipientes são delimitados e o objetivo é encontrar um leiaute dos objetos menores, sem sobreposição, dentro dos objetos maiores utilizando a menor quantidade de recipientes. Propomos um novo método de resolução para o problema. Nosso método é um algoritmo que gerencia um conjunto de heurísticas, de baixo nível, específicas para a resolução do problema com recipientes retangulares e irregulares. Recipientes irregulares são polígonos convexos e não convexos, que podem ser furados. As heurísticas desenvolvidas utilizam uma malha de pontos sobre a técnica de no-fit polygon para evitar a sobreposição dos itens e encontrar posições viáveis no recipiente retangular ou irregular. Os experimentos computacionais foram feitos para um grande conjunto de instâncias, de recipientes retangulares e irregulares. Os resultados demonstram a competitividade do método, que obtêm resultados bons e algumas soluções ótimas, em um tempo computacional aceitável. / Cutting and packing of irregular items are problems that aim to determine the optimum layout of small objects within larger objects (that we call bins), in order to meet a demand. These problems have great practical importance, since they emerge in various types of industry (such as textile, furniture and shoemaking). The problem studied in this work is the irregular bin packing problem. The bins are enclosed and the goal is to find a layout of items, without overlap, within the bins by using the minimum quantity of them. We propose a new method of resolution to this problem. Our method is an algorithm that manages a set of low-level heuristics, specific to solve the problem with rectangular bins and irregular bins. Irregular bins are convex and non-convex polygons, which may contain holes. The developed heuristics uses a mesh of points and the technique of no-fit polygon to avoid the overlapping of items and find feasible positions in rectangular or irregular bins. The computational experiments were performed for a large set of instances, using both rectangular and irregular bins. The results demonstrate the competitiveness of the method, which can get good results and some optimal solutions within an acceptable computational time.

Problemas de corte e empacotamento de itens irregulares são problemas que visam determinar um leiaute ótimo de objetos pequenos dentro de objetos maiores, a fim de atender a uma demanda. Estes problemas têm grande importância prática, já que surgem em vários tipos de indústria (como a têxtil, a de móveis e a de calçados). O problema estudado neste trabalho é o problema de corte de itens irregulares em recipientes. Os recipientes são delimitados e o objetivo é encontrar um leiaute dos objetos menores, sem sobreposição, dentro dos objetos maiores utilizando a menor quantidade de recipientes. Propomos um novo método de resolução para o problema. Nosso método é um algoritmo que gerencia um conjunto de heurísticas, de baixo nível, específicas para a resolução do problema com recipientes retangulares e irregulares. Recipientes irregulares são polígonos convexos e não convexos, que podem ser furados. As heurísticas desenvolvidas utilizam uma malha de pontos sobre a técnica de no-fit polygon para evitar a sobreposição dos itens e encontrar posições viáveis no recipiente retangular ou irregular. Os experimentos computacionais foram feitos para um grande conjunto de instâncias, de recipientes retangulares e irregulares. Os resultados demonstram a competitividade do método, que obtêm resultados bons e algumas soluções ótimas, em um tempo computacional aceitável. / Cutting and packing of irregular items are problems that aim to determine the optimum layout of small objects within larger objects (that we call bins), in order to meet a demand. These problems have great practical importance, since they emerge in various types of industry (such as textile, furniture and shoemaking). The problem studied in this work is the irregular bin packing problem. The bins are enclosed and the goal is to find a layout of items, without overlap, within the bins by using the minimum quantity of them. We propose a new method of resolution to this problem. Our method is an algorithm that manages a set of low-level heuristics, specific to solve the problem with rectangular bins and irregular bins. Irregular bins are convex and non-convex polygons, which may contain holes. The developed heuristics uses a mesh of points and the technique of no-fit polygon to avoid the overlapping of items and find feasible positions in rectangular or irregular bins. The computational experiments were performed for a large set of instances, using both rectangular and irregular bins. The results demonstrate the competitiveness of the method, which can get good results and some optimal solutions within an acceptable computational time.