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Worst-Case Analysis for a General Class of Online Lot-Sizing Heuristics

机译:一般类别的在线批量大小启发式方法的最坏情况分析

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摘要

In this paper, we analyze the worst-case performance of heuristics for the classical economic lot-sizing problem with time-invariant cost parameters. We consider a general class of online heuristics that is often applied in a rolling-horizon environment. We develop a procedure to systematically construct worst-case instances for a fixed time horizon and use it to derive worst-case problem instances for an infinite time horizon. Our analysis shows that any online heuristic has a worst-case ratio of at least 2.
机译:在本文中,我们分析了具有时不变成本参数的经典经济批量问题的启发式方法的最坏情况性能。我们考虑了通常在滚动水平环境中应用的一类普通的在线启发式方法。我们开发了一种程序来系统地构造固定时间范围内的最坏情况实例,并使用它来导出无限时间范围内的最坏情况下的问题实例。我们的分析表明,任何在线启发式方法的最坏情况比率至少为2。

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