Using genetic algorithms in solving the one-dimensional cutting stock problem in the construction industry
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Notice bibliographique
Résumé
In the United States, vast amounts of construction waste are produced every year. Construction waste accounts for a significant portion of the municipal waste stream of the United States. One-dimensional stocks are one of the major contributors to construction waste. Cutting one-dimensional stocks to suit needed project lengths results in trim losses, which are the main causes of one-dimensional stock waste. Although part of such waste is recyclable such as steel waste, reduction in the generation of waste can enhance the stock material usage and thereby increase the profit potential of the company. The traditional optimization techniques (i.e., linear programming and integer programming) suffer some drawbacks when they are used to solve the one-dimensional cutting stock problem (CSP). In this paper, a genetic algorithm (GA) model for solving the one-dimensional CSP (GA1D) is presented. Three real life case studies from a local steel workshop in Fargo, North Dakota have been studied, and their solutions (cutting schedules) using the GA approach are presented and compared with the actual workshop cutting schedules. The comparison shows a high potential of savings that could be achieved.Key words: construction waste management, waste reduction, genetic algorithm, GA, cutting stock problem, CSP, optimization, reinforcement steel optimization, rebar optimization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle