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Implementación del algoritmo metaheurístico Cuckoo Search para la optimización de cortes en dos dimensiones de productos cerámicos con defectos para la producción de piezas decorativas

Los residuos generados por los cortes de cerámicos son uno de los principales
factores de desperdicio en la industria de baldosas y cerámicos, el cual se estima en
una pérdida de alrededor 40% del material cerámico utilizado. Por este motivo, la
reducción de los residuos de materiales utilizados en la fabricación de los productos
cerámicos es una parte fundamental para la reducción de costos de producción.
Asimismo, es importante mencionar que en esta industria es posible encontrar
defectos en el material a recortar, una restricción de la cual carecen la mayoría de
investigaciones que abordan el problema.
Seleccionar el ordenamiento con menor desperdicio de las piezas a recortar, en
términos de complejidad computacional, se considera como un problema del tipo NPdifícil
(polinómico no determinístico), el cual toma mucho tiempo para encontrar una
solución exacta y lo hace inviable de aplicar en la industria. Es por ello que se justifica
el uso de métodos heurísticos para obtener aproximaciones a la solución óptima en un
tiempo menor. El presente trabajo de fin de carrera presenta una metaheurística
Cuckoo Search para resolver el problema de corte de material expuesto como
alternativa de solución al algoritmo genético, muy utilizado en este tipo de problemas
de optimización. El algoritmo Cuckoo Search es una técnica de reciente desarrollo y
ha mostrado buen desempeño en otro tipo de problemas de optimización y hasta el
momento no se ha intentado atacar el problema usan esta metaheurística.
Para medir el desempeño del algoritmo Cuckoo Search, se hace uso de una
adaptación del algoritmo genético encontrado en la literatura para la misma variante
del problema de corte de material. El algoritmo genético es utilizado en este trabajo
para comparar el desempeño del algoritmo Cuckoo Search propuesto mediante una
experimentación numérica. Se concluye que el algoritmo genético tiene mejor
desempeño que el algoritmo Cuckoo Search para el conjunto de datos utilizado en el
proyecto, sin embargo, los resultados obtenidos de este último siguen siendo
prometedores para ser utilizado por las empresas de la industria de cerámicos.

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/14288
Date29 May 2019
CreatorsMonzón Durand, Javier Alexander
ContributorsCueva Moscoso, Rony
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Formatapplication/pdf
RightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/

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