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中文摘要：
经典随机库存研究中, 价格或需求往往被假设为已知分布函数的随机变量，求期望意义下的最优策略, 但最优解在条件变化时(分布变化或分布不符合价格或需求的变化规律)，易失去最优性。寻求新方法研究不依赖参数具体分布的在线库存问题很有必要，基于价格或需求的不确定性，研究价格和需求的在线库存、多参数在线库存（参数线性相关、非线性相关或独立）、带有信息更新的在线库存。核心是在线库存问题的模型建立及在线算法的设计与分析，包括不同优化目标和角度的参数识别，模型建立，在线算法的设计与分析，算法的竞争比分析和问题的下界（常数界或参数界），希望得到竞争比等于问题下界的最优在线算法，或基于数值模拟来评价算法的效果。本研究有深刻的实际背景和广泛的应用前景，该领域尚有大量未解问题亟待解决，为了解决这些具有挑战性的问题，我们必须提出一些新的研究方法并设计创新性的在线算法。
结论摘要：
英文主题词online inventory；online price；online demand；related price；competitive ratio
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