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By Dr. Theo Lutz (auth.), Prof. Dr. Wolfgang Bühler, Prof. Dr. Bernd Fleischmann, Dipl.-Math. Karl-Peter Schuster, Prof. Dr. Lothar Streitferdt, Dr. Helmut Zander (eds.)

ISBN-10: 3540122397

ISBN-13: 9783540122395

ISBN-10: 3642689973

ISBN-13: 9783642689970

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An A or 0 denotes in this case whether the lower bound was found by Aggregation or Decomposition. The results show that if one uses the strategy for which the lower bound of the cost was found then the difference between the cost and the lower bound is very small. As one mi~ht expect the decomposition approach performs best in cases where the capacity bound is not very strict, while the aggregation approach performs best elsewhere. 23* 0 11. 29/11. 60* 5 10 11. 14 18 27 Cost 10 Table 2. Aggregation and decomposition heuristics.

B. Hendriks and J. Wessels [5], F. M. Bertrand [7], P. van Schuylenburg [9], M. Starmans and J. Wessels [10] and J. Wessels and N. Thijssen [11]. We consider a stochastic OMMP, in which the demand for each of the products is independent and has the same, known, distribution. q Figure 1. One machine, multi-product planning problem. We consider strategies which are based on aggregation and strategies which are based on decomposition. Briefly one can describe these two methods as follows: 1. Aggregation is a capacity-oriented method.

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DGOR Papers of the 11th Annual Meeting Vorträge der 11. Jahrestagung by Dr. Theo Lutz (auth.), Prof. Dr. Wolfgang Bühler, Prof. Dr. Bernd Fleischmann, Dipl.-Math. Karl-Peter Schuster, Prof. Dr. Lothar Streitferdt, Dr. Helmut Zander (eds.)


by Charles
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