The mean absolute deviation terms,

The mean absolute deviation terms, however, introduce some complexity owing to increasing
number of artificial variables when the model is solved using linear programming. Yu and Li [11]
propose an improvement in computational efficiency of the robust optimization with mean absolute
deviation like formulation (5). The mean absolute value is transformed in a linear terms by a
linearization method below

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เงื่อนไขหมายถึงส่วนเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ แนะนำบางความซับซ้อนเนื่องจากการเพิ่มขึ้นอย่างไรก็ตามจำนวนตัวแปรเทียมเมื่อแก้ไขแบบโดยใช้กำหนดการเชิงเส้น ยูและลี่ [11]เสนอการปรับปรุงในการคำนวณประสิทธิภาพของการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพกับสัมบูรณ์หมายถึงความแตกต่างเช่นกำหนด (5) แปลงค่าสัมบูรณ์หมายถึงในแง่เชิงเส้นโดยการlinearization วิธีด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนแง่แน่นอน แต่แนะนำซับซ้อนบางเนื่องจากการเพิ่ม
จำนวนของตัวแปรเทียมเมื่อรูปแบบได้รับการแก้ไขโดยใช้โปรแกรมเชิงเส้น และหลี่หยู [11]
เสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพในการคำนวณของการเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งแน่นอนมีค่าเฉลี่ย
ส่วนเบี่ยงเบนเช่นสูตร (5) ค่าสัมบูรณ์เฉลี่ยจะเปลี่ยนในแง่เชิงเส้นโดย
วิธีการเชิงเส้นด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ยเงื่อนไข อย่างไรก็ตาม แนะนำความซับซ้อนเนื่องจากการเพิ่มจำนวนของตัวแปรเทียม
เมื่อรูปแบบจะแก้ไขได้โดยใช้การโปรแกรมเชิงเส้น ยูและหลี่ [ 11 ]
เสนอให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพในการคำนวณของการเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งกับการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ย
ชอบ ( 5 ) สัมบูรณ์เฉลี่ยค่าจะเปลี่ยนในแง่โดย
เชิงเส้นเชิงเส้นวิธีด้านล่าง