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别名：确定性等价形式

将随机规划转换为单一大型确定性优化问题的方法

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Benders’ Decomposition 101: How to Crack Open a Stochastic Program That’s Too Big to Swallow Whole

Towards Data Science · 8.2 分

Benders分解是一种处理大规模随机规划问题的有效算法，通过将问题分解为主问题和子问题来避免确定性等价形式的规模爆炸问题，时间复杂度从O(n^3.5)降低到更可控的水平。

Benders' Decomposition 101: How to Crack Open a Stochastic Program That's Too Big to Swallow Whole

Towards Data Science5月22日3537 字 (约 15 分钟)

Benders decomposition is an effective algorithm for handling large-scale stochastic programming problems by decomposing the problem into master and subproblems to avoid the size explosion of deterministic equivalents, reducing time complexity from O(n^3.5) to more manageable levels.

入选理由：Benders分解通过主问题-子问题迭代框架解决大规模随机规划问题，避免确定性等价形式的规模爆炸

FeaturedArticle#Benders Decomposition#Stochastic Programming#Operations Research#Optimization Algorithm英文

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