Un método de optimización proximal al problema de anidamiento de piezas irregulares utilizando arquitecturas en paralelo

Autores
D'amato, Juan Pablo; Mercado, Matias; Heiling, Alejandro; Cifuentes, Maria Virginia
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se presenta un modelo discreto que resuelve el problema bidimensional de corte y ubicación, generalmente llamado nesting (anidamiento), de gran interés en las industrias textiles. El problema consiste en minimizar el remanente o desperdicio de un material a través de la ordenación de moldes geométricamente irregulares. Como solución se propone un algoritmo heurístico polinomial, flexible porque permite evaluar distintas condiciones y restricciones del problema, y paralelizable en arquitecturas de múltiples núcleos de bajo costo. La metodología propuesta se evaluó con casos de estudio de la literatura del área y se comparan los tiempos de cómputo con una herramienta comercial del sector, obteniéndose muy buenos resultados. Además, se logra una aceleración del procesamiento de hasta 4X con respecto a la versión secuencial.
In this paper, a discrete model that solves the two-dimensional cutting problem, usually called nesting, of great interest in the textile industries is presented. The problem consists in finding the best position and orientation of irregularly shaped molds on a material without overlapping, in order to minimize the residual or waste. We propose an adaptive heuristic that evaluates various conditions and constraints of the problem, with a polynomial computational complexity that can be accelerated using multi-core architectures. The proposed methodology is evaluated using known cases of the literature of the area and the resolution times are compared with a commercial tool sector, obtaining very good results. Furthermore, it achieves acceleration up to 4X processing respect to its sequential version.
Fil: D'amato, Juan Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Mercado, Matias. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
Fil: Heiling, Alejandro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
Fil: Cifuentes, Maria Virginia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
Materia
HEURISTICS
NESTING
OPTIMIZATION
PARALLELIZATION
TEXTILE INDUSTRY
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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In this paper, a discrete model that solves the two-dimensional cutting problem, usually called nesting, of great interest in the textile industries is presented. The problem consists in finding the best position and orientation of irregularly shaped molds on a material without overlapping, in order to minimize the residual or waste. We propose an adaptive heuristic that evaluates various conditions and constraints of the problem, with a polynomial computational complexity that can be accelerated using multi-core architectures. The proposed methodology is evaluated using known cases of the literature of the area and the resolution times are compared with a commercial tool sector, obtaining very good results. Furthermore, it achieves acceleration up to 4X processing respect to its sequential version.
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