Packing of Multibin Objects : models and algorithms
Rangement d'objets multiboîtes : modèles et algorithmes
Résumé
A multibin object is made of several identical parts; each of them must be packed into a different bin. The height of a bin is the sum of the heights of the objects packed into it. This concept generalizes some well-studied problems of the operations research literature.
A classification of multibin models is provided. Their theoretic bases are studied. In particular, the complexity for the main object types and objectives is investigated.
A detailed study is carried out when objects are of constant width and the objective is to minimize the height of the highest bin. Lower bounds, fast heuristics with very good performance garantees and a genetic algorithm are proposed to solve this model. The theoretic and experimental behaviors of these algorithms are analyzed.
A classification of multibin models is provided. Their theoretic bases are studied. In particular, the complexity for the main object types and objectives is investigated.
A detailed study is carried out when objects are of constant width and the objective is to minimize the height of the highest bin. Lower bounds, fast heuristics with very good performance garantees and a genetic algorithm are proposed to solve this model. The theoretic and experimental behaviors of these algorithms are analyzed.
Un objet multiboîte est composé de plusieurs parties identiques qui doivent être rangées dans des boîtes différentes. La hauteur d'une boîte est alors la somme des hauteurs des objets qu'elle contient. Ce concept généralise et englobe de nombreux problèmes de la littérature de la recherche opérationnelle.
Une classification de ces modèles est proposée. Les bases théoriques sont posées. En particulier, la complexité pour les principaux types d'objets et objectifs est déterminée.
Une étude détaillée est effectuée lorsque les objets ont des largeurs constantes et que l'on veut minimiser la hauteur de la boîte la plus haute. Des bornes inférieures, des heuristiques avec de très bonnes garanties de performance et un algorithme génétique sont proposés pour résoudre ce modèle. Leurs comportements théoriques et expérimentaux sont analysés.
Une classification de ces modèles est proposée. Les bases théoriques sont posées. En particulier, la complexité pour les principaux types d'objets et objectifs est déterminée.
Une étude détaillée est effectuée lorsque les objets ont des largeurs constantes et que l'on veut minimiser la hauteur de la boîte la plus haute. Des bornes inférieures, des heuristiques avec de très bonnes garanties de performance et un algorithme génétique sont proposés pour résoudre ce modèle. Leurs comportements théoriques et expérimentaux sont analysés.
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