Я предполагаю, что a, b и c являются здесь всеми переменными решения. Чтобы построить ваше ограничение, вам нужно добавить новую двоичную переменную - назовем ее x - которая будет равна 1, если a > b, и 0 в противном случае. Вам также нужна большая константа M. Затем добавьте следующие ограничения:
Mx >= a - b
M(1-x) >= b - a
x in {0,1}
Логика такова: если a > b, то x должно равняться 1 по первому ограничению (а x может равняться 1 по второму ограничению). Если b > a, то 1-x должно равняться 1 по второму ограничению, то есть x должно равняться 0 (а x может равняться 0 по первому ограничению).
Далее нам нужно ограничение, которое говорит, что если x = 1, то c = beta, иначе c = 0:
c = beta * x
Примечание : Приведенная выше логика позволяет c равняться либо 0, либо бете, если a = b; решатель решит. Вам нужно c равным 0, если a = b?
Еще одно примечание : В формулировках типа "big- M", подобных этой, всегда лучше сохранять M как можно меньшим, сохраняя при этом действительность ограничений. В этом случае это означает установку M на максимально возможную (или вероятную) разницу между a и b. Если ваша модель небольшая, это не будет иметь большого значения, но если у вас много этих переменных решения, то это может иметь большое значение.