A multi-start random constructive heuristic for the container loading problem

• Main Authors: Olinto César Bassi de Araújo, Vinícius Amaral Armentano
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional 2007-08-01
• Series: Pesquisa Operacional
• Subjects: carregamento de contêiner; arranjo com cubóides; heurística construtiva aleatória com múltiplos inícios; container loading; cuboid arrangement; multi-start random constructive heuristic
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382007000200007

This paper deals with the container loading problem which involves the selection of a subset of boxes, each box with a given volume, such that they fit in a single container and maximize its volume utilization subject to orientation and stability constraints. We propose a multi-start random constructive heuristic with a load arrangement that is based on maximal cuboids that fit in given empty spaces. Each instance is adaptively evaluated by a set of criteria, and at each step of the construction process one maximal cuboid is chosen probabilistically from a restricted list of candidates. In order to enhance the flexibility in the construction of a solution, a probabilistic reduction on such cuboids is allowed. Computational tests on several instances from the literature show that the proposed method performs better than other approaches.<br>Neste trabalho abordamos o problema de carregamento de contêiner que trata da seleção de um subconjunto de caixas, cada caixa com um dado volume, de forma a maximizar o volume ocupado de um único contêiner sujeito a restrições de orientação e estabilidade. Propomos uma heurística construtiva aleatória com múltiplos inícios que utiliza um arranjo de carga baseado em cubóides que maximizam a ocupação de espaços vazios. Cada instância é avaliada de forma adaptativa por um conjunto de critérios, e em cada passo do processo construtivo um cubóide é selecionado probabilisticamente de uma lista restrita de candidatos. Para aumentar a flexibilidade na construção de uma solução, permite-se uma redução probabilística no tamanho dos cubóides. Resultados computacionais em instâncias da literatura mostram que o método proposto apresenta um desempenho superior a outros enfoques sugeridos na literatura.