Metaheuristic methods for solving the guillotine cutting stock problem
ID елемента: 22377
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). Metaheuristic methods for solving the guillotine cutting stock problem. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22377
eNUPPIR. "Metaheuristic methods for solving the guillotine cutting stock problem." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22377>.
eNUPPIR. "Metaheuristic methods for solving the guillotine cutting stock problem." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22377.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
Metaheuristic methods for solving the guillotine cutting stock problem
Українська
МЕТАЕВРИСТИЧНІ МЕТОДИ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ ГІЛЬЙОТИННОГО РОЗКРОЮ
Опис
Англійська
Topicality. The optimization of sheet material cutting is a critical task in the industry, enabling waste minimization and cost reduction in production. This article examines methods for solving the guillotine-cutting stock problem, including level algorithms (specifically, Best Fit Decreasing), genetic algorithms, and the ant colony algorithm. The goal of this work is to analyze the efficiency of heuristic and metaheuristic approaches to the cutting problem and compare them based on performance speed and material utilization rate. The object of research is the process of cutting sheet materials into rectangular parts while minimizing waste. The subject of research is the algorithms used to solve the guillotine-cutting stock problem. Results. This paper explores the application of heuristic and metaheuristic approaches to solving the sheet material cutting problem. The results of experimental research demonstrate the advantages and disadvantages of each proposed approach for solving the given problem.Conclusions. The Best Fit Decreasing (BFD) algorithm-based method achieves the highest processing speed, whereas the ant colony algorithm-based method demonstrates the highest accuracy.
Українська
Актуальність. Оптимізація розкрою листових матеріалів є важливою задачею в промисловості, що дозволяє мінімізувати відходи та зменшити витрати у виробництві. У цій роботі розглядаються методи вирішення задачі гільйотинного розкрою, включаючи рівневі алгоритми (зокрема, Best Fit Decreasing), генетичні алгоритми та алгоритм мурашиної колонії. Метою даної роботи є дослідження ефективності евристичних та метаевристичних підходів до задачі розкрою та порівняння їх за критеріями швидкодії та коефіцієнта використання матеріалу. Об’єктом дослідження є процеси побудови розкрою листових матеріалів на прямокутні частини з мінімізацією відходів. Предметом дослідження є метаевристичні алгоритми для вирішення задач гільйотинного розкрою листового матеріалу. Результати. У даній роботі розглядаються особливості застосування евристичних та метаевристичних підходів для вирішення задачі розкрою листового матеріалу. Представлені результати експериментальних досліджень, що демонструють переваги та недоліки кожного з запропонованих підходів для рішення поставленої задачі. Висновок. Найбільшу швидкодію забезпечує запропонований метод на основі алгоритму Best Fit Decreasing (BFD), проте найвищу точність демонструє підхід на основі мурашиного алгоритму.
Автор
Англійська
Ivashchenko, Heorhii
Англійська
Kononenko, Anastasiia
Англійська
Tymoshenko, Daria
Українська
Іващенко, Г. С.
Українська
Кононенко, А. І.
Українська
Тимошенко, Д. О.
Тематика
Англійська
guillotine cutting stock problem
Англійська
material utilization rate
Англійська
genetic algorithm
Англійська
ant colony algorithm
Англійська
level algorithms
Англійська
heuristics
Англійська
metaheuristics
Англійська
selection
Англійська
crossover
Англійська
mutation
Українська
задача гільйотинного розкрою
Українська
коефіцієнт використання матеріалу
Українська
генетичний алгоритм
Українська
мурашиний алгоритм
Українська
рівневі алгоритми
Українська
евристика
Українська
метаевристика
Українська
селекція
Українська
кросовер
Українська
мутація
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3677
10.26906/SUNZ.2025.1.91-95
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 79 (2025): Control, Navigation and Communication Systems; 91-95
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 79 (2025): Системи управління, навігації та зв’язку; 91-95
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 79 (2025): Системи управління, навігації та зв’язку; 91-95
2073-7394
10.26906/SUNZ.2025.79
2025. №1 (79)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3677/3015
Права
Українська
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 11:56
Остання зміна
2026-5-5 11:56
ID елемента
#22377