The two-dimensional irregular cutting and packing problems (aka nesting problems) have been studied over the past six decades and consist in cutting (packing) convex and non-convex small pieces from (in) large boards without overlapping. There are several variants of this problem that are defined according to the board shapes and the objective of each problem. There are a number of heuristics proposed in the literature to solve irregular cutting and packing problems, but only few mixed-integer programming models. Specifically, these models were developed for the irregular strip packing problem, that consists in packing pieces into a single board with fixed width and length to be minimized. For the other problem variants, there is no exact methods presented in the literature. The main difficulty in solving irregular cutting and packing problems is how to handle with the geometric constraints. These constraints depend on the type of placement of the pieces on the board that can be continuous or discrete. In this thesis, we present two mixed-integer programming models for the irregular strip packing problem in which the pieces can be continuously placed on the board. These models do not demand complex structures to be built. We also present a new dot data structure to store the information on the placement of the pieces and overlapping positions bringing flexibility and efficiency to discrete approaches. Using this structure, a matheuristic is proposed, combining the advantages of the models with discrete and continuous placement positions for the pieces on the board. Furthermore, constraint programming models for several variants of irregular cutting and packing problems are exploited. For some variants, these models are the first modelling representation. A new global constraint is developed to eliminate the overlap among pieces. Computational experiments were conducted to evaluate the developed approaches.

Os problemas de corte e empacotamento de peças irregulares bidimensionais vêm sendo estudados há décadas e consistem em cortar (empacotar) peças menores, convexas e não convexas, a partir de (em) placas maiores de forma a não se sobreporem. Existem diversas variantes deste problema, definidas de acordo com o formato da placa e objetivo de cada problema. Na literatura, muitas heurísticas foram propostas para a resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares, porém, poucos modelos de programação inteira mista podem ser encontrados. Especificamente, estes modelos foram desenvolvidos para o problema de empacotamento em faixa, que consiste em empacotar as peças em uma placa de largura fixa e comprimento a ser minimizado. Para as demais variantes do problema, não existem métodos exatos propostos na literatura. A principal dificuldade na resolução dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares está na manipulação das restrições geométricas. Estas restrições dependem do tipo de posicionamento das peças na placa, que pode ser discreto ou contínuo. Nesta tese, apresentamos dois modelos de programação inteira mista para o problema de empacotamento de peças em faixa, no qual cada peça pode ser alocada de forma contínua na placa. Estes modelos não demandam estruturas complexas para serem construídos. Também apresentamos uma nova estrutura de dados para armazenar informações sobre o posicionamento das peças e as posições de sobreposição, trazendo flexibilidade e eficiência para abordagens discretas. Utilizando esta estrutura, uma matheuristica foi proposta, combinando as vantagens dos modelos com alocação discreta e contínua das peças na placa. Além disso, modelos de programação por restrições para diversas variantes dos problemas de corte e empacotamento de peças irregulares foram explorados. Para algumas variantes, estes modelos são a primeira representação via modelagem. Uma nova restrição global foi desenvolvida para eliminar a sobreposição entre as peças. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar as abordagens propostas.