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.

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.

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.

O problema de corte consiste no corte de objetos maiores para produção de peças menores, de modo que uma certa função objetivo seja otimizada, por exemplo, a perda seja minimizada. O problema de empacotamento pode também ser visto como um problema de corte, onde as peças menores são arranjadas dentro dos objetos. Uma abordagem em grafo E/OU para a resolução de problemas de corte e empacotamento foi proposta inicialmente por Morabito (1989) para problemas de corte bidimensionais e, mais tarde, estendida para problemas tridimensionais (Morabito, 1992). Nesta abordagem foi utilizada uma técnica de busca híbrida, onde se combinou a busca em profundidade primeiro com limite de profundidade e a busca hill-climbing, utilizando-se heurísticas baseadas nos limitantes superiores e inferiores. Experiências computacionais mostraram a viabilidade de uso na prática desta abordagem. Mais tarde, Arenales (1993) generalizou esta a abordagem em grafo E/OU mostrando como diferentes problemas de corte poderiam ser resolvidos, independentemente da dimensão, formas dos objetos e itens, baseado em simples hipóteses, sem realizar, entretanto, estudos computacionais. O presente trabalho tem por objetivo estender a abordagem em grafo E/OU para tratar outros casos não analisados pelos trabalhos anteriores, tais como situações envolvendo diferentes processos de corte, bem como a implementação computacional de métodos baseados na abordagem em grafo E/OU, mostrando, assim, a versatilidade da abordagem para tratar diversas situações práticas de problemas de corte e sua viabilidade computacional. / The cutting problem consists of cutting larger objects in order to produce smaller pieces, in such a way as to optimizing a given objective function, for example, minimizing the waste. The packing problem can also be seen as a cutting problem, where the position that each smaller piece is arranged inside of the objects can be seen as the place it was cut from. An AND/OR-graph approach to solve cutting and packing problems was initially proposed by Morabito (1989) for two-dimensional cutting problem and, later, extended to threedimensional problems (Morabito, 1992). That approach uses a hybrid search, which combines depth-first search under depth bound and hill-climbing strategy. Heuristics were devised based on upper and lower bounds. Computational experiences demonstrated its practical feasibility. The AND/OR-graph approach was later generalized by Arenales (1993) based on simple hypothesis. He showed that different cutting problems Gould be solved using the AND/ORgraph approach, independently of the dimension and shapes. The main objective of this thesis is the practical extension of the AND/OR-graph approach to handle other cases not considered by previous works. It was considered different cutting processes, as well as the analysis of computational implementation, showing how can it be adapted to many classes of practical cutting and packing problems.

No presente trabalho estudamos duas variações do problema de empacotamento de itens retangulares idênticos, permitindo rotações de 90 graus, em um poliedro. Uma variação consiste em encontrar a maior quantidade de itens retangulares idênticos que podem ser empacotados em um poliedro. A outra consiste em encontrar o poliedro de um determinado tipo com menor área para empacotar uma quantidade fixa de itens retangulares idênticos. Desenvolvemos restrições de eliminação de simetrias para estes problemas, o que tornou a resolução dos mesmos mais eficiente, por métodos do tipo branch-&-bound. Estudamos também o problema de corte no qual há uma determinada demanda (de itens) a ser cortada e um conjunto de objetos disponíveis. Desejamos satisfazer a demanda minimizando o custo dos objetos utilizados e, dentre as diferentes possibilidades de se fazer isso, desejamos aquela que maximize as sobras aproveitáveis. De forma geral, sobras aproveitáveis podem ser entendidas como regiões retangulares de um objeto que possuem altura e largura iguais ou superiores a de um item de referência e representam sobras do processo de corte que podem se tornar objetos e serem reaproveitadas em um novo procedimento de corte. Apresentamos modelos de otimização em dois níveis para duas variações do problema de corte com sobras aproveitáveis a saber: o problema de corte de itens retangulares em dois estágios e o problema de corte de itens retangulares não guilhotinado. Como formas de resolver os modelos propostos, apresentamos reformulações destes modelos de programação em dois níveis em modelos de programação inteira mista. Lidamos também com uma variação do problema de corte com sobras aproveitáveis considerando a minimização da quantidade de sobras. Aplicamos restrições de eliminação de simetrias aos modelos desenvolvidos para o problema de corte de itens retangulares com sobras aproveitáveis, a fim de resolver instâncias maiores, e desenvolvemos uma estratégia de solução alternativa para os modelos. Os modelos desenvolvidos foram implementados computacionalmente e fomos capazes de resolver instâncias pequenas dos problemas em questão. / In this work we study two variations of the packing problem where identical rectangular items must be packed into a polyhedron. One of the variations consists in finding the largest amount of rectangular items that can fit in a polyhedron. The other one consists in finding a minimal area polyhedron of a certain type that packs a set of rectangular identical items. We present some symmetry-breaking constraints that reduce the computational effort in solving those problems through a branch-&-bound method. We also studied the cutting stock problem where there are some items to be cut from a set of rectangular objects and we need to satisfy the demand of items to be cut minimizing the cost of the used objects and, among the different ways of doing this, we want that which maximize the usable leftovers. Loosely speaking,usable leftovers can be understood as rectangular regions in an object that has the width and the height greater than or equal to the ones of a reference item. These leftovers can be seen as leftovers from a cutting process that will become items in a new cutting process. We present bilevel programming models to two variations of this problem with usable leftovers: the two-stage cutting stock problem of rectangular items and the non-guillotine cutting stock problem of rectangular items. In order to solve the proposed models we present also MIP reformulations of these bilevel programming problem models. We also developed some symmetry breaking constraints in order to accelerate the solving process of those models. The developed models were computationally programmed and we were able to solve small instances of the proposed problems

O problema de corte consiste no corte de objetos maiores para produção de peças menores, de modo que uma certa função objetivo seja otimizada, por exemplo, a perda seja minimizada. O problema de empacotamento pode também ser visto como um problema de corte, onde as peças menores são arranjadas dentro dos objetos. Uma abordagem em grafo E/OU para a resolução de problemas de corte e empacotamento foi proposta inicialmente por Morabito (1989) para problemas de corte bidimensionais e, mais tarde, estendida para problemas tridimensionais (Morabito, 1992). Nesta abordagem foi utilizada uma técnica de busca híbrida, onde se combinou a busca em profundidade primeiro com limite de profundidade e a busca hill-climbing, utilizando-se heurísticas baseadas nos limitantes superiores e inferiores. Experiências computacionais mostraram a viabilidade de uso na prática desta abordagem. Mais tarde, Arenales (1993) generalizou esta a abordagem em grafo E/OU mostrando como diferentes problemas de corte poderiam ser resolvidos, independentemente da dimensão, formas dos objetos e itens, baseado em simples hipóteses, sem realizar, entretanto, estudos computacionais. O presente trabalho tem por objetivo estender a abordagem em grafo E/OU para tratar outros casos não analisados pelos trabalhos anteriores, tais como situações envolvendo diferentes processos de corte, bem como a implementação computacional de métodos baseados na abordagem em grafo E/OU, mostrando, assim, a versatilidade da abordagem para tratar diversas situações práticas de problemas de corte e sua viabilidade computacional. / The cutting problem consists of cutting larger objects in order to produce smaller pieces, in such a way as to optimizing a given objective function, for example, minimizing the waste. The packing problem can also be seen as a cutting problem, where the position that each smaller piece is arranged inside of the objects can be seen as the place it was cut from. An AND/OR-graph approach to solve cutting and packing problems was initially proposed by Morabito (1989) for two-dimensional cutting problem and, later, extended to threedimensional problems (Morabito, 1992). That approach uses a hybrid search, which combines depth-first search under depth bound and hill-climbing strategy. Heuristics were devised based on upper and lower bounds. Computational experiences demonstrated its practical feasibility. The AND/OR-graph approach was later generalized by Arenales (1993) based on simple hypothesis. He showed that different cutting problems Gould be solved using the AND/ORgraph approach, independently of the dimension and shapes. The main objective of this thesis is the practical extension of the AND/OR-graph approach to handle other cases not considered by previous works. It was considered different cutting processes, as well as the analysis of computational implementation, showing how can it be adapted to many classes of practical cutting and packing problems.

No presente trabalho estudamos duas variações do problema de empacotamento de itens retangulares idênticos, permitindo rotações de 90 graus, em um poliedro. Uma variação consiste em encontrar a maior quantidade de itens retangulares idênticos que podem ser empacotados em um poliedro. A outra consiste em encontrar o poliedro de um determinado tipo com menor área para empacotar uma quantidade fixa de itens retangulares idênticos. Desenvolvemos restrições de eliminação de simetrias para estes problemas, o que tornou a resolução dos mesmos mais eficiente, por métodos do tipo branch-&-bound. Estudamos também o problema de corte no qual há uma determinada demanda (de itens) a ser cortada e um conjunto de objetos disponíveis. Desejamos satisfazer a demanda minimizando o custo dos objetos utilizados e, dentre as diferentes possibilidades de se fazer isso, desejamos aquela que maximize as sobras aproveitáveis. De forma geral, sobras aproveitáveis podem ser entendidas como regiões retangulares de um objeto que possuem altura e largura iguais ou superiores a de um item de referência e representam sobras do processo de corte que podem se tornar objetos e serem reaproveitadas em um novo procedimento de corte. Apresentamos modelos de otimização em dois níveis para duas variações do problema de corte com sobras aproveitáveis a saber: o problema de corte de itens retangulares em dois estágios e o problema de corte de itens retangulares não guilhotinado. Como formas de resolver os modelos propostos, apresentamos reformulações destes modelos de programação em dois níveis em modelos de programação inteira mista. Lidamos também com uma variação do problema de corte com sobras aproveitáveis considerando a minimização da quantidade de sobras. Aplicamos restrições de eliminação de simetrias aos modelos desenvolvidos para o problema de corte de itens retangulares com sobras aproveitáveis, a fim de resolver instâncias maiores, e desenvolvemos uma estratégia de solução alternativa para os modelos. Os modelos desenvolvidos foram implementados computacionalmente e fomos capazes de resolver instâncias pequenas dos problemas em questão. / In this work we study two variations of the packing problem where identical rectangular items must be packed into a polyhedron. One of the variations consists in finding the largest amount of rectangular items that can fit in a polyhedron. The other one consists in finding a minimal area polyhedron of a certain type that packs a set of rectangular identical items. We present some symmetry-breaking constraints that reduce the computational effort in solving those problems through a branch-&-bound method. We also studied the cutting stock problem where there are some items to be cut from a set of rectangular objects and we need to satisfy the demand of items to be cut minimizing the cost of the used objects and, among the different ways of doing this, we want that which maximize the usable leftovers. Loosely speaking,usable leftovers can be understood as rectangular regions in an object that has the width and the height greater than or equal to the ones of a reference item. These leftovers can be seen as leftovers from a cutting process that will become items in a new cutting process. We present bilevel programming models to two variations of this problem with usable leftovers: the two-stage cutting stock problem of rectangular items and the non-guillotine cutting stock problem of rectangular items. In order to solve the proposed models we present also MIP reformulations of these bilevel programming problem models. We also developed some symmetry breaking constraints in order to accelerate the solving process of those models. The developed models were computationally programmed and we were able to solve small instances of the proposed problems

Neste trabalho, estudamos o problema de corte bidimensional multiperíodo com sobras aproveitáveis, que consiste em cortar objetos grandes visando a produção de um conjunto de itens menores. Supomos um horizonte de planejamento finito com uma quantidade finita de períodos entre os tempos inicial e final. Primeiramente consideramos uma versão determinística em que conhecemos, à priori, os itens solicitados em uma ordem de trabalho e o custo dos objetos a cada período. Algumas das sobras geradas durante o processo de corte dos itens solicitados em um período podem ser utilizadas como objetos no futuro. As sobras que podem ser usadas no futuro são denominadas sobras aproveitáveis. De forma geral, uma sobra é considerada aproveitável se possui dimensões iguais ou superiores as de algum item de uma lista pré-definida para o período. O objetivo é minimizar o custo total dos objetos utilizados para satisfazer a ordem de trabalho dos itens solicitados de todo o horizonte considerado. Havendo soluções com o mesmo custo, desejamos encontrar aquela que, no fim do horizonte de tempo considerado, maximize o valor das sobras aproveitáveis remanescentes. Apresentamos uma modelagem matemática do problema usando uma formulação em dois níveis, que é transformada em um modelo de programação linear inteira mista, devido às características do problema. Considerando a dificuldade em resolver o modelo desenvolvido, apresentamos uma proposta de uma abordagem heurística baseada em Programação Dinâmica Aproximada (PDA) para lidar com o problema proposto. Outras opções baseadas em estratégias do tipo horizonte rolante e relax-and-fix também são consideradas. Consideramos também o cenário onde não conhecemos de antemão os itens da ordem de trabalho e o custo dos objetos, mas temos informações das distribuições de probabilidade de ambos. Nesse caso, apresentamos uma abordagem baseada em programação dinâmica aproximada para estimar a melhor estratégia a ser seguida em cada período. Comparamos os resultados obtidos pela PDA com os resultados encontrados por um método guloso. Em cenários adequados, os resultados mostram que a PDA consegue soluções superiores ao método guloso. / In this research, we study the multi-period two-dimensional cutting problem with usable leftover, which consists of cutting objects to produce a set of items. We assume a finite planning horizon with a finite amount of periods between the initial and final times. First we consider a deterministic version in which we know, a priori, the set of ordered items and the cost of the objects at each period. Some of the leftovers generated during the cutting process of the ordered items in a period may be used as objects in the future. The leftovers that can be used in the future are called usable leftovers. In general, a leftover is considered usable if it has dimensions equal to or greater than that of some item from a predefined list for the period. The goal is to minimize the total cost of the objects used to cut the set of ordered items of the entire considered horizon. If there are solutions with the same cost, we wish to find one that, at the end of the considered time horizon, maximizes the value of the remaining usable leftovers. We present a mathematical model of the problem using a bilevel formulation, which is transformed into a mixed integer linear programming model, due to the characteristics of the problem. Considering the difficulty in solving the developed model, we propose a heuristic approach based on approximate dynamic programming (ADP) to deal with the proposed problem. Other options based on the rolling horizon and relax-and-fix strategies are also considered. We also consider the scenario where we do not know in advance the set of ordered items and the cost of the objects, but we have information about the probability distributions of both. In this case, we present an approach based on approximate dynamic programming to estimate the best strategy to be followed at each period. We compared the results obtained by the ADP with the results found by a greedy method. In suitable scenarios, the results show that the ADP achieves superior solutions to the greedy method.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2523.pdf: 1711552 bytes, checksum: cf13454170c0e1db1eb5ae2aa8cff6a3 (MD5) Previous issue date: 2009-02-26 / Financiadora de Estudos e Projetos / The object of this study is a particular case of the cutting and packing problems, known as container loading problems. These problems consist in arranging rectangular boxes orthogonally into containers (or into trucks, railcars and pallets), in order to optimize an objective function, for example, maximize the utilization of the available space, or minimize the number of the required containers to load all the available items. The objective of this study is to develop mathematical programming models to deal with situations commonly found in container loading practice. Multiple orientations of the boxes, weight limit of the container, cargo stability, load bearing strength of the boxes and multiple destinations of the cargo are considered. The author is not aware of mathematical formulations available in the cutting and packing literature that deal with such considerations, and this paper intends to contribute with possible formulations that describe these situations, although not very realistic for being used in practice. Computational experiments with the proposed models are performed with the software AMS/CPLEX and randomly generated instances extracted from the cutting and packing literature. The results show that the models are consistent and properly represent the practical situations treated, although this approach (in its current version) is limited to solve to optimality only medium-sized problems. However, we believe that the proposed models can be useful to motivate future research exploring decomposition methods, relaxations, heuristics, among others, to solve the present problems. / O objeto de estudo deste trabalho é um caso particular dos problemas de corte e empacotamento, conhecido como problemas de carregamento de contêineres. Estes problemas consistem em arranjar caixas retangulares ortogonalmente dentro de contêineres (ou caminhões, vagões ferroviários e paletes), de maneira a otimizar uma função objetivo, por exemplo, maximizar o aproveitamento do espaço disponível, ou então minimizar o número de contêineres necessários para carregar todas as caixas disponíveis. O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos de programação matemática que abordem situações comumente encontradas na prática do carregamento de contêineres. Considerações de múltiplas orientações das caixas, limite de peso do contêiner, estabilidade do carregamento, resistência das caixas ao empilhamento e carga fracionada em múltiplos destinos são tratadas. O autor não tem conhecimento de formulações matemáticas disponíveis na literatura de corte e empacotamento que tratem estas considerações, e este trabalho pretende contribuir com possíveis formulações que, embora pouco realistas para serem aplicadas na prática, descrevem estas situações. Experimentos computacionais com os modelos propostos são realizados utilizando o aplicativo GAMS/CPLEX e exemplos gerados aleatoriamente e da literatura. Os resultados mostram que os modelos são coerentes e representam adequadamente as situações tratadas, embora esta abordagem (na sua versão atual) esteja limitada a resolver otimamente apenas problemas de tamanho bem moderado. No entanto, os modelos podem ser úteis para motivar pesquisas futuras explorando métodos de decomposição, métodos de relaxação, métodos heurísticos, entre outros, para resolver os problemas em questão.

Neste trabalho, estudamos o problema de corte bidimensional multiperíodo com sobras aproveitáveis, que consiste em cortar objetos grandes visando a produção de um conjunto de itens menores. Supomos um horizonte de planejamento finito com uma quantidade finita de períodos entre os tempos inicial e final. Primeiramente consideramos uma versão determinística em que conhecemos, à priori, os itens solicitados em uma ordem de trabalho e o custo dos objetos a cada período. Algumas das sobras geradas durante o processo de corte dos itens solicitados em um período podem ser utilizadas como objetos no futuro. As sobras que podem ser usadas no futuro são denominadas sobras aproveitáveis. De forma geral, uma sobra é considerada aproveitável se possui dimensões iguais ou superiores as de algum item de uma lista pré-definida para o período. O objetivo é minimizar o custo total dos objetos utilizados para satisfazer a ordem de trabalho dos itens solicitados de todo o horizonte considerado. Havendo soluções com o mesmo custo, desejamos encontrar aquela que, no fim do horizonte de tempo considerado, maximize o valor das sobras aproveitáveis remanescentes. Apresentamos uma modelagem matemática do problema usando uma formulação em dois níveis, que é transformada em um modelo de programação linear inteira mista, devido às características do problema. Considerando a dificuldade em resolver o modelo desenvolvido, apresentamos uma proposta de uma abordagem heurística baseada em Programação Dinâmica Aproximada (PDA) para lidar com o problema proposto. Outras opções baseadas em estratégias do tipo horizonte rolante e relax-and-fix também são consideradas. Consideramos também o cenário onde não conhecemos de antemão os itens da ordem de trabalho e o custo dos objetos, mas temos informações das distribuições de probabilidade de ambos. Nesse caso, apresentamos uma abordagem baseada em programação dinâmica aproximada para estimar a melhor estratégia a ser seguida em cada período. Comparamos os resultados obtidos pela PDA com os resultados encontrados por um método guloso. Em cenários adequados, os resultados mostram que a PDA consegue soluções superiores ao método guloso. / In this research, we study the multi-period two-dimensional cutting problem with usable leftover, which consists of cutting objects to produce a set of items. We assume a finite planning horizon with a finite amount of periods between the initial and final times. First we consider a deterministic version in which we know, a priori, the set of ordered items and the cost of the objects at each period. Some of the leftovers generated during the cutting process of the ordered items in a period may be used as objects in the future. The leftovers that can be used in the future are called usable leftovers. In general, a leftover is considered usable if it has dimensions equal to or greater than that of some item from a predefined list for the period. The goal is to minimize the total cost of the objects used to cut the set of ordered items of the entire considered horizon. If there are solutions with the same cost, we wish to find one that, at the end of the considered time horizon, maximizes the value of the remaining usable leftovers. We present a mathematical model of the problem using a bilevel formulation, which is transformed into a mixed integer linear programming model, due to the characteristics of the problem. Considering the difficulty in solving the developed model, we propose a heuristic approach based on approximate dynamic programming (ADP) to deal with the proposed problem. Other options based on the rolling horizon and relax-and-fix strategies are also considered. We also consider the scenario where we do not know in advance the set of ordered items and the cost of the objects, but we have information about the probability distributions of both. In this case, we present an approach based on approximate dynamic programming to estimate the best strategy to be followed at each period. We compared the results obtained by the ADP with the results found by a greedy method. In suitable scenarios, the results show that the ADP achieves superior solutions to the greedy method.