확률적 수요 도착 시점을 고려한 다항목 용량 제약 로트 사이징의 이산 시간 MDP 모델링

Discrete-Time MDP Modeling for Multi-Item Capacitated Lot Sizing with Stochastic Demand Timing

이 논문은 수요 수량이 결정론적이고 수요 도착 기간이 확률적인 유한 수명 다항목 용량 제약 로트 사이징 문제를 연구한다. 제안된 모델은 수요 수준에서 생산 및 할당 결정을 내리며, 용량 경쟁, 수요별 백로그 및 할당 의존 재고 동태를 나타낼 수 있다. 확률적 문제는 이산 시간 마르코프 결정 과정(DTMDP)으로 공식화되며, 330개의 벤치마크 인스턴스에 대한 계산 실험에서 유전 알고리즘(GA)이 평균 최적성 차이 약 3.44%로 정확한 확률적 솔루션에 근접함을 보여준다. 어려운 벤치마크 인스턴스에서는 GA가 5% 최적성 차이 임계값 이하로 유지되며, 평균 최적화 속도 향상은 6.89 ± 1.41이다.