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Competitive Analysis of Online Lot-Sizing Heuristics with Backlogging under Finite Rolling-Horizon

机译：在有限滚动 - 地平线下积压的在线批量启发式竞争分析

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This paper considers the single-item uncapacitated dynamic lot-sizing problem with backlogging in a finite rolling-horizon environment. By permitting backlogging, which means that the inventories can be negative, the assumption with the first setup in period 1 may be no longer appropriate (1). Instead we develop a simple class of online heuristics with backlogging and use competitive analysis to derive worst-case performance of heuristic. Our analysis shows that the online heuristic with backlogging has a worst-case ratio of at most 2 and this result is best-possible for a finite rolling-horizon.
机译：本文考虑了在有限滚动地平线环境中积压的单项未列为动态批量问题。通过允许积压，这意味着存货可以是否定的，在第1期间的第一个设置的假设可能不再合适（1）。相反，我们开发了一类简单的在线启发式，并使用竞争分析来推导出启发式的最坏情况。我们的分析表明，带积压的在线启发式具有最坏的情况最多2，而且该结果最为代表有限的滚动地平线。

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