鲁棒优化（Robust Optimization）是一种在内部结构和外部环
境不确定环境下进行优化的新方法，其核心思想是在考虑参数的不确
定性或外部环境的扰动时，寻找一个最优解，该解在所有可能的情况
下都能保持较好的性能。以下将详细阐述鲁棒优化的原理及其应用。
一、鲁棒优化的原理
1. 定义与目标
1. 鲁棒优化旨在求得一个解，该解对于可能出现的所有情况，
约束条件均满足，并且使得最坏情况下的目标函数的函数值最优。
2. 其目标是在不确定参量最劣情况下实现最优决策，即最大
最小决策问题。
2. 建模思想
1. 鲁棒优化强调所谓的“硬约束”，即优化解必须满足不确
定输入的所有可能实现，这与其它不确定优化方法不同。
2. 它以最坏情况下的优化为基础，代表了一个保守的观点。
得到的优化方案虽然不是最优的，但当参数在给定的集合内发生变化
时，仍能确保优化方案是可行的，使模型具有一定的鲁棒性。
3. 与随机优化的区别
1. 鲁棒优化没有假设不确定参数的分布，即每个可能值都同
等重要，而随机优化则依赖于不确定参数的概率分布。
2. 鲁棒优化面向最坏情况，代表一个最保守的结果，而随机
优化则通过概率分布来评估各种可能性的风险。
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