Benders Decomposition(ベンダー分解)は問題を二つのmain, sub問題に分割することで問題を解きやすくするテクニックです。次のような性質がある問題に有効です。Kohji Nishimuraさんの「双対変数を直感的に理解したい」から引用しています。 決定変数にyが一部含まれているが、もしこのyがなかったら解くのが簡単な問題なのになぁ、といったシチュエーションは数理最適化にて頻繁に起こる。例えば yがなければ残った問題が複数の小さな問題に分解できる yが離散変数 (バイナリ変数等)であるため、yさえ固定できてしまえば残りの問題が線形計画問題として解ける 双対変数はややこしい…
