PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  packing problem
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Rack cell configuration problem: a mathematical model and effective combined heuristic
Ratkiewicz Andrzej, Lewczuk Konrad
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2021
|
Vol. 69, nr 1
art. no. e135836
EN
This paper discusses the configuration of a space-effective rack cell for storing a given set of heterogeneous items. Rack cells are the primary components of rack storage areas. A rack cell configuration problem (RCCP) for heterogeneous storage is formulated as a combinatorial mathematical model. An effective heuristic for solving the RCCP in practical cases is presented. The proposed heuristic consists of multistage brute force searching of defined sets of feasible solutions and solving linear integer assignment problems by the branch-and-bound method. The developed algorithm was implemented and tested, and the rack cell obtained meets the modularity requirements in the design and operation of heterogeneous storage areas.
2
Content available remote Metoda heurystyczna formowania jednostek ładunkowych z uwzględnieniem ich środka masy
Popiela K., Wasiak M.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport
|
2017
|
z. 117
271--280
PL
W artykule przedstawiono autorski algorytm heurystyczny formowania jednostek ładunkowych, który może być stosowany do rozmieszczenia jednostek opakowaniowych w/na pomocniczych urządzeniach ładunkowych dla różnych sytuacji decyzyjnych. W opracowanym algorytmie uwzględniono możliwość obrotu jednostek opakowaniowych o 90o wokół ich osi wysokości, wymiary, masy, wytrzymałości jednostek opakowaniowych i pomocniczych urządzeń ładunkowych oraz położenie środka masy jednostek ładunkowych. Ponadto każda z umieszczanych jednostek opakowaniowych ma zapewnione podparcie powierzchni nośnej, co gwarantuje jej stabilność podczas transportu. W artykule rozwiązano przykład obliczeniowy rozmieszczenia 10 jednostek opakowaniowych.
EN
The author’s heuristic method of loading unit formation, which can be applied to arrange packing units in/on auxiliary loading equipment for a decision making situation, is presented in this article. In the proposed algorithm, the possibility of 90 degree vertical axis rotation of packaging units, defining masses, dimensions, strength of particular packaging units and auxiliary loading equipment and locating the center of mass in loading units were ensured. Furthermore, each of arranged packaging units is guaranteed support of bearing surfaces in a way which provides stability during transport. In the article, a sample calculation of 10 packaging units was solved by this heuristic method.
3
Content available remote Optymalizacja formowania jednostek ładunkowych z uwzględnieniem ich środka masy
Popiela K., Wasiak M.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport
|
2016
|
z. 111
437--449
PL
W artykule przedstawiono matematyczne sformułowanie zadania optymalizacyjnego formowania jednostek ładunkowych z uwzględnieniem mas i wytrzymałości jednostek opakowaniowych oraz warunków określających położenie środka masy. Sformułowanie to może być stosowane do optymalizacji rozmieszczenia niejednorodnych prostopadłościennych jednostek opakowaniowych w/na pomocniczych urządzeniach ładunkowych. W modelu zapewniono możliwość definiowania różnych wymiarów, mas i wytrzymałości poszczególnychjednostek opakowaniowych oraz możliwość ich obrotu wokół pionowej osi symetrii. Ponadto w ograniczeniach uwzględniono masy i wytrzy-małościjednostek opakowaniowych oraz podparcie powierzchni nośnychjednostek opakowaniowych w sposób zapewniający im stabilność. Przedstawiony w artykule model matematycznyjest rozszerzeniem modelu [16] o ograniczenia warunkujące położenie środka masy każdej jednostki ładunkowej w sposób zapewniające jej wymaganą stabilność. Opracowany model matematyczny został zweryfikowany. W artykule zamieszczono również przykład obliczeniowy.
EN
The linear mathematical model of loading unit formation, which contains mass, strength and center of gravity of gravity units, is presented in this article. The proposed model can be applied to optimize the arrangement of non-uniform cubical loading units in/on auxiliary loading equipment. In the model, the possibility of defining various masses and dimensions of particular packaging units and their vertical axis rotation was ensured. Furthermore, constraints of the mathematical formulation take into account masses and the strength of packaging units, as well as support of bearing surfaces of packaging units in a way that provides stability. The mathematical model presented in this article is an expanded linear version of the model [16] which now includes constraints of loading unit stability. The mathematical model was verified and a sample calculation is presented.
4
Content available remote Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania
Kacprzak Ł., Rudy J., Żelazny D.
Gospodarka Materiałowa i Logistyka
|
2014
|
nr 11
40--44
PL
Optymalizacja wielokryterialna pozwala na lepsze modelowanie skomplikowanych systemów używanych w praktyce, jednakże niektóre problemy optymalizacji dyskretnej wciąż nie zostały wystarczająco dokładnie przebadane dla wariantu wielokryterialnego. W niniejszej pracy zaprezentowano dwie metaheurystyki skonstruowane dla wielokryterialnego problemu pakowania, którego do tej pory nie opisano dokładnie w literaturze. Zauważono również, że pomimo iż zwiększenie liczby pudełek prowadzi zazwyczaj do zwiększenia wypełnienia kontenera, jest możliwe uzyskanie większego wypełnienia z mniejszą liczbą spakowanych pudełek. Na koniec, zauważono że algorytm GA sprawuje się nieznacznie lepiej podczas rozwiązywania poruszanego problemu. Można stwierdzić, że problem pakowania jest ważną częścią logistyki, a użycie zaawansowanych modeli i algorytmów daje znacznie lepsze wyniki i prowadzi do wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw.
EN
In this paper a multi-criteria 3-dimension bin packing problem is considered, with the goal of maximization of the number of the boxes loaded and total volume used. Two metaheuristic algorithms adapted for multi-criteria bin packing are developed. Research indicate good quality of obtained solutions.
5
Content available Algorithms for packing soft blocks of VLSI systems
Iwaniec M., Janiak A.
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
|
2013
|
Vol. 7, No. 3
37--42
EN
This paper contains a review of literature concerning the packing of hard-blocks (of fixed dimensions) and soft-blocks (of fixed area – changeable within specified constraints). These considerations are applicable to the designing of large scale integration chips. In order to solve the problem of packing soft-blocks, three algorithms are introduced and compared: simulated annealing, heuristic constructional algorithm based on five operations to improve packing quality and the algorithm which combines two previous algorithms. Experiments were conducted to compare these algorithms to the best from the literature.
6
Content available remote Solving two-dimensional packing problem using particle swarm optimization
Shin Y.-B., Kita E.
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
|
2012
|
Vol. 19, no. 3
241-255
EN
Particle swarm optimization is one of the evolutionary computations which is inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. This research focuses on the application of the particle swarm optimization to two-dimensional packing problem. Packing problem is a class of optimization problems which involve attempting to pack the items together inside a container, as densely as possible. In this study, when the arbitrary polygon-shaped packing region is given, the total number of items in the region is maximized. The optimization problem is defined not as the discrete-value optimization problem but as the continuous- value optimization problem. The problem is solved by two algorithms, original and improved PSOs. In the original PSO, the particle position vector is updated by the best particle position in all particles (global best particle position) and the best position in previous positions of each particle (personal best position). The improved PSO utilizes, in addition to them, the second best particle position in all particles (global second best particle position) in the stochastic way. In the numerical example, the algorithms are applied to three problems. The results show that the improved PSO can pack more items than the original PSO and therefore, number of the successful simulations is also improved.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.