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Optimal replenishment under price uncertainty
Mohr, Esther
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DOI:
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https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.08.011
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URL:
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http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/306074494...
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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European Journal of Operational Research : EJOR
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Band/Volume:
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258
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Heft/Issue:
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1
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Seitenbereich:
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136-143
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Ort der Veröffentlichung:
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Amsterdam [u.a.]
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Verlag:
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Elsevier
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ISSN:
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0377-2217
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Service Operations Management (Schön 2014-)
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Fachgebiet:
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330 Wirtschaft
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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Inventory ; Online algorithms ; Minimax regret ; Competitive ratio ; Optimal search
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Abstract:
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We aim to find optimal replenishment decisions without having the entire price information available at the outset. Although it exists, the underlying price distribution is neither known nor given as part of the input. Under the competitive ratio optimality criterion, we design and analyze online algorithms for two related problems. Besides the reservation price based decision how much to buy we additionally consider the optimal scheduling of orders. We suggest an online algorithm that decides how much to buy at the optimal point in time and experimentally explore its decision making. Results show that the problem of finding a replenishment strategy with best possible worst-case performance guarantees can be considered as an extension of the online time series search problem.
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