Raster solution for the irregular nesting problem using the Voronoi Mountain.

O empacotamento irregular de fita é um grupo de problemas na área de corte e empacotamento, cuja aplicação é observada nas indústrias têxtil, moveleira e construção naval. O problema consiste em definir uma configuração de itens irregulares de modo que o comprimento do contêiner retangular que contém o leiaute seja minimizado. A solução deve ser válida, isto é, não deve haver sobreposição entre os itens, que não devem extrapolar as paredes do contêiner. Devido a aspectos práticos, são admitidas até quatro orientações para o item. O volume de material desperdiçado está diretamente relacionado à qualidade do leiaute obtido e, por este motivo, uma solução eficiente pressupõe uma vantagem econômica e resulta em um menor impacto ambiental. O objetivo deste trabalho consiste na geração automática de leiautes de modo a obter níveis de compactação e tempo de processamento compatíveis com outras soluções na literatura. A fim de atingir este objetivo, são realizadas duas propostas de solução. A primeira consiste no posicionamento sequencial dos itens de modo a maximizar a ocorrência de posições de encaixe, que estão relacionadas à restrição de movimento de um item no leiaute. Em linhas gerais, várias sequências de posicionamentos são exploradas com o objetivo de encontrar a solução mais compacta. Na segunda abordagem, que consiste na principal proposta deste trabalho, métodos rasterizados são aplicados para movimentar itens de acordo com uma grade de posicionamento, admitindo sobreposição. O método é baseado na estratégia de minimização de sobreposição, cujo objetivo é a eliminação da sobreposição em um contêiner fechado. Ambos os algoritmos foram testados utilizando o mesmo conjunto de problemas de referência da literatura. Foi verificado que a primeira estratégia não foi capaz de obter soluções satisfatórias, apesar de fornecer informações importantes sobre as propriedades das posições de encaixe. Por outro lado, a segunda abordagem obteve resultados competitivos. O desempenho do algoritmo também foi compatível com outras soluções, inclusive em casos nos quais o volume de dados era alto. Ademais, como trabalho futuro, o algoritmo pode ser estendido de modo a possibilitar a entrada de itens de geometria genérica, o que pode se tornar o grande diferencial da proposta.Irregular nesting belongs to the area of cutting and packing problems and are employed in the textile, wood and shipbuilding industries. The problem consists in determining a configuration for a set of irregular items which minimizes the length of the rectangular container in which the layout is located. The solution must be feasible, i.e., items must not overlap nor protrude the container walls. Due to practical reasons, up to four orientations are allowed for an item. The volume of wasted material is directly affected by the quality (density) of the layout. Thus, an efficient solution produces a positive economic and environmental impact. In this work, the objective is to automatically obtain layouts such that their density and the performance of the algorithm are competitive with other solutions in literature. So as to achieve this goal, two approaches are proposed. The first method uses a special sequential placement heuristic such that the algorithm maximizes exact placements, which consist of constrained positions for items. In general terms, a search is performed in the placement sequence in order to obtain a compact layout. In the second approach, which is the main subject of this work, raster methods are employed to guide the translation of items, which are free to move within the layout, and may overlap other items. The method is based on overlap minimization techniques, in which the objective is to eliminate the overlap in a fixed dimensions container. Both algorithms were tested using benchmark problems from the literature. The first strategy yielded unsatisfactory results, though it provided important information about the properties of exactly fitting placements. On the other hand, the main approach was able to produce competitive solutions. The performance was also compatible with other solutions, even in cases which the data volume was high. Moreover, as a future work, an extension for the algorithm can be developed such that items with generic geometry can be considered, which would be an important advance in research terms