This study addresses the stochastic multi-item capacitated lot-sizing problem. Here, it is assumed that all items are produced on a single production resource and unmet demands are backlogged. The literature shows that the deterministic version of this problem is NP-Hard. We consider the case where period demands are time-varying random variables. The objective is to determine the minimum expected cost production plan so as to meet stochastic period demands over the planning horizon. We extend the mixed integer programming formulation introduced in the literature to capture the problem under consideration. Further, we propose a fix-and-optimize heuristic building on an item-period oriented decomposition scheme. We then conduct a numerical study to evaluate the performance of the proposed heuristic as compared to the heuristic introduced by Tempelmeier and Hilger [16]. The results clearly show that the proposed fix-and-optimize heuristic arises as both cost-efficient and time-efficient solution approach as compared to the benchmark heuristic.

No abstract

Kıyaslama, karar vericilerin kuruluşları hakkında güçlü ve zayıf yönleri, öncelikleri, geçmişi ve geleceği gibi farklı perspektiflerden kritik çıkarımlar yapmalarını sağlayan bir yönetim aracıdır. Şehirlerin kıyaslaması, yöneticilere politikaların değerlendirilmesi ve stratejik kararlar alınması açısından sağladığı faydalar nedeniyle bilim insanlarının ilgisini çekmektedir. Şehir kıyaslaması üzerine mevcut araştırmalar, kıyaslama faktörlerini belirlemeye ve kıyaslama skorlarını ölçmek için yöntemler geliştirmeye odaklanmıştır. Bir diğer ifadeyle, mevcut yöntemler, şehirleri karşılaştırmak için ağırlıklı faktörleri birleştirerek tek bir puan hesaplamayı amaçlamaktadır. Bununla birlikte, politika yapıcılar, politikalarına rehberlik etmek için basit bir puanlamaya sahip olmak yerine daha ayrıntılı bilgi talep etme eğilimindedir. Bu çalışmada önerilen kıyaslama yaklaşımı bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Önerilen yaklaşım, kıyaslama için kabul edilen çok kriterli karar verme tekniğinin duyarlılık analizine dayanmaktadır ve karar vericiler her şehir için üç ana çıktı sunmaktadır: (i) karar verici yanlılığından uzak, uzlaşıya dayalı bir sıralama sunar, (ii) daha iyi sıralama elde etmek için minimum çaba gerektiren öncelikli alanları gösterir ve (iii) geçmişten bugüne uygulanan politikaların sonuçlarının göreceli etkilerini sergiler ve geçmişten bugüne uygulanan politikalar devam ettirilirse şehrin gelecekteki sıralamasını yansıtır. Metodolojinin uygulanışı bir vaka çalışması ile gösterilmektedir. Vaka çalışması, önerilen metodolojiyi uygulamanın karar vericiye önemli yönetimsel çıkarımlar sunması sebebiyle oldukça ümit verici olduğunu vurgulamaktadır.