Os problemas de corte de estoque unidimensional consistem em cortar um conjunto de peças disponíveis em estoque para produzir um conjunto de itens em quantidades especificadas, em que apenas uma dimensão é relevante. Tais problemas têm inúmeras aplicações industriais e são bastante estudados na literatura. Tipicamente, esses problemas de corte apresentam uma característica comum - a minimização das perdas -entretanto, neste trabalho, consideramos que se uma perda é suficientemente grande para ser reaproveitada no futuro, não deve ser contabilizada como perda. Isto introduz uma postura diferente frente ao problema de corte: até que ponto a solução de perda mínima é a mais interessante, já que sobras podem ser reaproveitadas? Algumas características para considerar se uma solução é desejável são definidas e alterações em métodos heurísticos clássicos são propostas, de modo que os padrões de corte com perdas indesejáveis (nem tão grande, nem tão pequena) sejam alterados. As análises das soluções heurísticas são realizadas com base na resolução de um conjunto de classes de exemplos geradas aleatoriamente.

Os problemas de corte de estoque unidimensional consistem em cortar um conjunto de peças disponíveis em estoque para produzir um conjunto de itens em quantidades especificadas, em que apenas uma dimensão é relevante. Tais problemas têm inúmeras aplicações industriais e são bastante estudados na literatura. Tipicamente, esses problemas de corte apresentam uma característica comum - a minimização das perdas -entretanto, neste trabalho, consideramos que se uma perda é suficientemente grande para ser reaproveitada no futuro, não deve ser contabilizada como perda. Isto introduz uma postura diferente frente ao problema de corte: até que ponto a solução de perda mínima é a mais interessante, já que sobras podem ser reaproveitadas? Algumas características para considerar se uma solução é desejável são definidas e alterações em métodos heurísticos clássicos são propostas, de modo que os padrões de corte com perdas indesejáveis (nem tão grande, nem tão pequena) sejam alterados. As análises das soluções heurísticas são realizadas com base na resolução de um conjunto de classes de exemplos geradas aleatoriamente.