Facultad de Ciencias e Ingeniería
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Item 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(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-29) Monzón Durand, Javier Alexander; Cueva Moscoso, RonyLos 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.