GLSP Instances

There are 23 instances for OPL based models:

- 5 instances with 3 products, 3 periods and low production capacity (cp=0.9)
- 5 instances with 3 products, 3 periods and high production capacity (cp=0.75)

- 5 instances with 3 products, 3 periods and low production capacity (cp=0.9)
- 5 instances with 3 products, 3 periods and high production capacity (cp=0.75)

- 3 instances with 7 products, 8 periods and low production capacity (cp=0.9)

There are complementary instances for stochastic programming models:

- For the two-stage stochastic programming with 10, 50, 100, 200 and 500 scenarios

- For the multistage stochastic programming with 12, 20, 30, 39, 42, 110, 155, 240, 258, 399, 420 and 584 nodes

- Remarks: 1) the number of nodes depends on the size of instances.
2) there are instances with small number of nodes that were not considered in the computational experiment.

Characteristics of instances:

--- General ---

P -> Number of Products
T -> Number of Periods
// " "-> Coeficient of variation (for simulation purposes)
M -> Number of Microperiods
P_Cap -> Production capacity
P_BigM -> "BigM"
P_Productiontime -> Production time
P_MinimumLot -> Minimum lotsize
P_HoldingCost -> Holding cost
P_ShortageCost -> Shortage cost
P_InitialInventory -> Initial inventory
P_InitialBacklog -> Initial backlog
P_SetupCost -> Setup costs
P_SetupTime -> Setup time
P_MaximummLot -> Maximum lotsize
Microperiods2 -> Parameter relating microperiods to periods

--- Two-stage stochastic programming parameters ---

K -> Number of scenarios
P_Probability -> Probability of scenario realization
P_SetupTimeS -> Setup time per scenario (NOT USED)
P_ProductiontimeS -> Production time per scenario (NOT USED)
P_DemandS -> Demand realization for a given scenario

--- Multistage stochastic programming parameters ---

N -> Number of nodes
P_Probability -> Probability of node realization
Period -> Parameter relating a node to a period
PreNode -> Parameter relating a node to its predecessor
P_DemandS -> Demand realization for a given node

本数据集包含基于 OPL 模型的 23 个实例：

- 5 个实例，包含 3 种产品、3 个阶段和低生产率（生产率系数 cp=0.9）
- 5 个实例，包含 3 种产品、3 个阶段和高生产率（生产率系数 cp=0.75）

- 5 个实例，包含 3 种产品、3 个阶段和低生产率（生产率系数 cp=0.9）
- 5 个实例，包含 3 种产品、3 个阶段和高生产率（生产率系数 cp=0.75）

- 3 个实例，包含 7 种产品、8 个阶段和低生产率（生产率系数 cp=0.9）

此外，存在适用于随机规划模型的补充实例：

- 对于具有 10、50、100、200 和 500 个情景的两阶段随机规划

- 对于具有 12、20、30、39、42、110、155、240、258、399、420 和 584 个节点的多阶段随机规划

- 备注：1) 节点数量取决于实例的大小。
2) 在计算实验中未考虑节点数量较少的实例。

实例的特征：

--- 一般特性 ---

P -> 产品数量
T -> 阶段数量
（" "）-> 变异系数（用于模拟目的）
M -> 微阶段数量
P_Cap -> 生产能力
P_BigM -> “大 M”
P_Productiontime -> 生产时间
P_MinimumLot -> 最小批量
P_HoldingCost -> 持有成本
P_ShortageCost -> 短缺成本
P_InitialInventory -> 初始库存
P_InitialBacklog -> 初始积压
P_SetupCost -> 设置成本
P_SetupTime -> 设置时间
P_MaximummLot -> 最大批量
Microperiods2 -> 微阶段与阶段相关的参数

--- 两阶段随机规划参数 ---

K -> 情景数量
P_Probability -> 情景实现的概率
P_SetupTimeS -> 每个情景的设置时间（未使用）
P_ProductiontimeS -> 每个情景的生产时间（未使用）
P_DemandS -> 某个情景的需求实现

--- 多阶段随机规划参数 ---

N -> 节点数量
P_Probability -> 节点实现的概率
Period -> 节点与阶段相关的参数
PreNode -> 节点与其前驱节点相关的参数
P_DemandS -> 某个节点的需求实现