常用的线性化方法
时间：2024-11-12 04:00:54
线性化方法
线性化方法是一种将非线性问题转化为线性问题的方法，其一般思路是构造辅助变量和利用M（一个很大的数）将等式约束转化为不等式约束。以下是一些常用的线性化方法：
1. Max/Min：通过引入辅助变量，将最大值或最小值转化为不等式约束。
2. 绝对值：通过引入辅助变量，将绝对值函数转化为不等式约束。
3. Maxmin/Minmax目标函数：通过引入辅助变量，将Maxmin或Minmax目标函数转化为不等式约束。
4. fixed cost目标函数：通过引入辅助变量，将fixed cost目标函数转化为不等式约束。
5. 分布式目标函数：通过引入辅助变量，将分布式目标函数转化为不等式约束。
6. 逻辑或：通过引入辅助变量，将逻辑或转化为不等式约束。
7. 乘积式：通过引入辅助变量，将乘积式转化为不等式约束。
8. 变量取值：通过引入辅助变量，将变量的取值范围转化为不等式约束。
9. Partial Integer Variable：通过引入辅助变量，将部分整数变量转化为不等式约束。
需要注意的是，线性化方法的应用非常广泛，不仅限于以上提到的方法。具体选择哪种线性化方法取决于问题本身的特性和求解器的能力。
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