Benders分解入门：如何破解过大而无法整体处理的随机规划问题
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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。
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
精选文章#Benders分解#随机规划#运筹学#优化算法英文
概念
deterministic equivalent
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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最近变化
2026-05-21 · 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
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