Este repositório contém um projeto de pesquisa sobre a maximização de valor dos recursos com o objetivo de otimizar genericamente a alocacao de produtos em espaços tridimensionais, utilizando duas abordagens diferentes: o método do Simplex e uma heurística baseada no algoritmo genético. O objetivo do trabalho é comparar as soluções obtidas por meio dessas abordagens e analisar sua eficiência na resolução do problema.
- Erick Henrique Dutra de Souza
- Lucas Cota Dornelas
- Marina Bernardes Diniz
Flavio Cruzeiro
Otimização 1 - 2023/1
O repositório está organizado da seguinte maneira:
src/: Este diretório contém o código-fonte dos métodos de solução do problema.gerando_produtos.ipynb: Geração de produtos aleatórios para testar as soluções.containers_solucao.ipynb: Implementação do método do Simplex e heurística utilizando o algoritmo genético.
data/: Este diretório contém os conjuntos de dados de teste para avaliar as soluções.products_xxxx.csv: Conjunto de produtos gerados aleatoriamente.
docs/: Este diretório contém a documentação relacionada ao projeto.Maximização_da_alocação_de_produtos_em_espaços_tridimensionais.pdf: Relatório final do projeto contendo a descrição do problema, detalhes das abordagens utilizadas, análise dos resultados e conclusões.
O problema consiste em maximizar o valor dos produtos em N espaços tridimensionais, levando em consideração restrições de volume e capacidade de peso. Dado um conjunto de produtos e um conjunto de espaços disponíveis, o objetivo é determinar a melhor alocação desses produtos nos espaços de forma a maximizar o valor total dos produtos alocados. Cada produto possui um valor, um peso e um volume, e cada espaço possui uma capacidade de peso e um volume.
O projeto adota duas abordagens para solucionar o problema: o método do Simplex e uma heurística baseada no algoritmo genético.
O método do Simplex é um algoritmo clássico para resolver problemas de programação linear. Nesta abordagem, o problema de alocação de produtos é formulado como um problema de programação linear, e o algoritmo do Simplex é utilizado para encontrar a solução ótima.
A heurística proposta utiliza o algoritmo genético para encontrar uma solução aproximada para o problema de alocação de produtos. O algoritmo genético é uma técnica de otimização inspirada no processo de evolução biológica. Nessa abordagem, são criadas populações de soluções candidatas, que evoluem ao longo de várias gerações por meio de operadores genéticos, como seleção, crossover e mutação.
Para executar as soluções implementadas neste projeto, siga as instruções abaixo:
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Clone este repositório em sua máquina local:
git clone https://github.com/lucascdornelas/ -
Navegue até o diretório
src/:cd src/ -
Defina o arquivo de produtos a ser utilizado no método do Simplex e na heurística com o algoritmo genético, alterando o valor da variável
products_fileno arquivocontainers_solucao.ipynb:products_file = '../data/products_2000.xlsx'
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Execute o arquivo
containers_solucao.ipynbpara utilizar o método do Simplex e a heurística com o algoritmo genético:jupyter notebook containers_solucao.ipynb
Os resultados obtidos por meio do método do Simplex e da heurística com o algoritmo genético serão apresentados no relatório final do projeto, localizado no diretório docs/. O relatório incluirá uma análise comparativa das soluções encontradas, destacando a eficiência e a precisão de cada abordagem.
Neste projeto de pesquisa, exploramos o problema da maximização da alocação de produtos em espaços tridimensionais. Duas abordagens foram implementadas e comparadas: o método do Simplex e uma heurística baseada no algoritmo genético. Os resultados obtidos demonstraram que o método do Simplex devolve a solução ótima para o problema de forma demorada, enquanto a heurística com o algoritmo genético retorna uma solução aproximada em um tempo muito menor.
Para mais informações, consulte o relatório final do projeto no diretório docs/.