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Este trabalho estuda os benefícios de estratégias de aprendizado de máquina para tratar o problema de empacotamento de peças irregulares em faixa. Em específico, é estudado o benefício da transferência de aprendizagem aplicada à estratégia de aprendizado por reforço. A escolha do método de transferência de aprendizado se deve ao número de exemplares que compartilham peças semelhantes, o que gera a hipótese de que o aprendizado de um exemplar poderia ser utilizado como ponto de partida para o aprendizado de outros. Testes estatísticos mostram que a transferência de aprendizado permite atingir desempenho semelhante ao método de aprendizado por reforço puro com um sexto do tempo de execução. Estudos computacionais mostram os benefícios trazidos pela introdução da transferência de aprendizado, em especial, para exemplares com peças côncavas.
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