Technische Anmerkung—Datengetriebenes Newsvendor-Problem: Leistung der Stichproben Durchschnittsapproximation

Stichproben Durchschnittsapproximation im datengetriebenen Newsvendor-Problem. Im datengetriebenen Newsvendor-Problem trifft der Manager nacheinander Bestandsentscheidungen, während er die unbekannte Nachfragedistribution basierend auf früheren Nachfragemustern erlernt. Wie schlägt sich der weit verbreitete Ansatz der Stichproben Durchschnittsapproximation in diesem Problem? In „Technische Anmerkung—Datengetriebenes Newsvendor-Problem: Leistung der Stichproben Durchschnittsapproximation“ analysieren Lin, Huh, Krishnan und Uichanco die Leistungsfähigkeit der Stichproben Durchschnittsapproximation, während der Betrachtungszeitraum wächst, was sich als optimal herausstellt. Die Autoren untersuchen auch, wie die lokale Flachheit der Nachfragedistribution um die optimale Bestellmenge die Komplexität des Problems beeinflusst. Sie zeigen, dass die Stichproben Durchschnittsapproximation die beste erreichbare Leistung in Bezug auf nicht nur den Betrachtungszeitraum, sondern auch die lokale Flachheit der Nachfragedistribution hat.