Ottimizzazione del Vector Packing: un lower bound per il 3D Packing Problem di Optit

Il contesto odierno è caratterizzato da una crescente complessità, con sfide logistiche e industriali sempre più pressanti che richiedono l’uso ottimale di risorse e soluzioni innovative. In questo quadro, l’ottimizzazione dei processi di "packing" emerge come una delle problematiche più rilevanti, tanto per i contesti accademici quanto per quelli industriali, dove una gestione efficiente dello spazio può tradursi in importanti risparmi di tempo, costi e risorse. La capacità di risolvere questi problemi di allocazione rappresenta un vantaggio strategico, contribuendo alla competitività delle aziende e promuovendo soluzioni sostenibili in vari ambiti: dalla logistica e distribuzione, al design e alla produzione. Il fulcro della tesi verte sulla presentazione, la descrizione e l’analisi di un modello di ottimizzazione per il problema del Vector Packing, progettato e sviluppato per asservire allo scopo di derivare un lower bound sul valore della soluzione ottima di un problema di 3D Packing dell’azienda Optit e valutare la qualità delle soluzioni ottenute tramite l’algoritmo euristico dell’azienda. L’idea è quella di fornire un quadro chiaro dell’importanza di un lower bound efficace all’interno di un sistema di 3D Packing, mostrando come questo possa supportare e migliorare l’algoritmo di packing attualmente in uso.