In this paper, we study the single-item economic lot-sizing problem with production cost functions that are piecewise linear. The lot-sizing problem stands as a foundational cornerstone within the domain of lot-sizing problems. It is also applicable to a variety of important production planning problems which are special cases to it according to \cite{ou}. The problem becomes intractable when $m$, the number of different breakpoints of the production-cost function is variable as the problem was proven NP-hard by \cite{Florian1980}. For a fixed $m$ an $O(T^{2m+3})$ time algorithm was given by \cite{Koca2014} which was subsequently improved to $O(T^{m+2}\log(T))$ time by \cite{ou} where $T$ is the number of periods in the planning horizon.\newline We introduce a more efficient $O(T^{m+2})$ time algorithm for this problem which improves upon the previous state-of-the-art algorithm by Ou and which is derived using several novel algorithmic techniques that may be of independent interest.


翻译:本文研究单品种经济批量问题,其生产成本函数为分段线性形式。该批量问题作为批量问题领域的基石,根据文献\cite{ou}可适用于多种重要的生产规划问题(其特殊情形)。当生产成本的断点数量$m$可变时,该问题因\cite{Florian1980}证明为NP-hard而难以处理。对于固定$m$,文献\cite{Koca2014}给出了$O(T^{2m+3})$时间复杂度的算法,随后\cite{ou}将其改进为$O(T^{m+2}\log(T))$,其中$T$为规划周期的期数。\newline 我们提出一种更高效的$O(T^{m+2})$时间复杂度算法,该算法优于Ou提出的最新算法,并通过若干可能具有独立价值的新颖算法技术推导得出。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月5日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
7+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员