为了提高模型求解效率，运用分段线性插值与Big-M方法将原模型转化为混合整数线性规划问题。

为了提高模型求解的效率，我们可以运用分段线性插值与Big-M方法将原模型转化为混合整数线性规划问题。以下是对您提供的文本进行改写：

为了提升模型求解的效率，我们可以采用分段线性插值与Big-M方法将原始模型转化为混合整数线性规划问题。

通过分段线性插值，我们可以将原问题中的非线性关系转化为多个线性片段，从而简化问题的求解。这种方法利用了线性函数在每个片段上的近似性质，将原问题转化为一组线性约束条件，使得问题可以使用线性规划算法进行求解。

另外，我们还可以应用Big-M方法来处理原模型中的离散变量。通过引入一个大的正数M，我们可以将离散变量的可行域转化为一组线性约束条件。这样，离散变量可以通过整数线性规划算法进行求解，从而将原问题转化为混合整数线性规划问题。

通过将原模型转化为混合整数线性规划问题，我们可以利用现有的优化算法和工具来求解问题，提高求解效率并获得较优解。这种转化方法在实际应用中已被证明是一种有效的策略，可以帮助我们更好地解决复杂的优化问题。