Optimizing Multilevel Lot-Sizing Problem with Recursive Algorithm 本文針對物料需求計畫多階段作業的最佳動態經濟批量，在不受電腦主記憶體空間限制下，以較少主記憶體空間的遞迴演算法，建立求解任何多階段及多計畫期作業之最低總成本的最佳解模式，有別於一般近似解。文獻上對於16階以上大型產品結構的最佳批量問題，常因過於複雜而造成主記憶體不足的困擾，因而常採取近似解法(heuristic approach)。本文則推導出前後計畫期可行解的遞迴關係、前後階段作業可行解的遞迴關係，以及具遞迴關係的最佳解模式，減少了很多加法項數、比較項數；此外，經由建立資料庫，進一步減少電腦主記憶體儲存空間，而免於因求最佳解而主記憶體不足的困擾。

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