El Problema de Corte de Stock (CSP) es un desafío de optimización que implica dividir objetos grandes en componentes más pequeños teniendo en cuenta varios objetivos gerenciales. La complejidad del problema puede variar según factores como la dimensionalidad del objeto, el número de etapas de corte requeridas y cualquier restricción tecnológica. La demanda de bobinas de tamaños y cantidades variables requiere etapas intermedias de división y corte para producir los rollos terminados. Además, las relaciones entre los pedidos se ven afectadas por las variaciones dimensionales en cada etapa de procesamiento. Esta variante específica del problema se conoce como el Problema de Corte de Stock de Dos Etapas de Una Dimensión y Media (1.5-D TSCSP). Para abordar el 1.5-D TSCSP, se desarrollaron dos enfoques algorítmicos: el método Generar y Resolver (G&S) y un enfoque híbrido de Generación de Fila y Columna (R&CG). Ambos buscan minimizar la pérdida total de recortes mientras navegan por las complejidades del problema. Inspirados en problemas existentes en la literatura para versiones más simples del problema, se preparó un conjunto de casos de prueba generados aleatoriamente, como se detalla en este documento. Se utilizó una implementación de los dos enfoques para obtener soluciones para la campaña de pruebas generada. El enfoque más simple G&S demostró un rendimiento superior para resolver instancias más pequeñas del problema, mientras que el enfoque R&CG mostró una mayor eficiencia y proporcionó soluciones superiores para instancias más grandes.