Kitchen Layout Generation as an Optimization Problem
Generování rozvržení kuchyně jako optimalizační problém
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/200842Identifikátory
SIS: 277647
Kolekce
- Kvalifikační práce [11978]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hildebrand, Robert
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Informatika se specializací Umělá inteligence
Katedra / ústav / klinika
Informatický ústav Univerzity Karlovy
Datum obhajoby
20. 6. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
kuchyň|rozvržení|návrh|optimalizace|celočíselné programování|omezující podmínkyKlíčová slova (anglicky)
kitchen|layout|design|optimization|integer programming|constraint programmingPři plánování kuchyně v kuchyňském studiu designér navrhuje rozmístění skříněk a spotřebičů v místnosti. Naším cílem je tento krok automatizovat. Nejprve jsme zavedli nový formální model rozvržení kuchyně a na jeho základě definovali výpočetní problém (Kitchen Layout Problem). Pro efektivní řešení tohoto problému v praxi jsme vytvořili dvě implementace: první pomocí smíšeného celočíselného lineárního programování, druhou za použití modelovacího jazyka MiniZinc. Generovaná rozvržení jsou realistická a dobře zachycují záměr našeho modelu. Dále jsme srovnali výkon několika dostupných řešičů a přístupů k modelování. Zatímco některým řešičům trvá nalezení řešení nepřiměřeně dlouho, komerční řešič Gurobi a svobodný řešič CP-SAT problém spolehlivě vyřeší během desítek sekund, CP-SAT obvykle rychleji než Gurobi.
When designing a kitchen for a client in a kitchen design studio, the designer proposes a layout of the cabinets, fixtures, and appliances that should be in the kitchen. To automate this step, we propose a new formal model of a kitchen layout and define the corresponding Kitchen Layout Problem. To solve this problem efficiently in practice, we create two implementations, one using mixed integer linear programming, and another using the constraint modeling language MiniZinc. The generated layouts are realistic and capture well the intent of our model. We compare the performance of several available solvers and modeling approaches. While some solvers take unrealistically long to finish, the commercial solver Gurobi and the open-source solver CP-SAT both finish reliably within tens of seconds, with CP-SAT usually being faster.
