根据维基百科，鲁棒优化（robust optimization）是最优化理论中的一类用来寻求在不确定（uncertain)环境中使优化问题具有
第二章 鲁棒优化预备知识
在进行系统的鲁棒优化学习之前，我们进行一些预备知识的回顾。本章将对线性规划、凸优化、锥优化以及风险偏好及其度量进行简要介绍。 2.1 线性规划概览（
第三章 经典鲁棒优化
3.1 不确定最优化（Optimization under uncertainty） 在实际生活中不确定性广泛存在，为了更加合理的对不确定问题进行准确描述，不确
第四章 分布鲁棒优化（模糊集、机会约束问题、分布鲁棒线性优化）
现实世界的优化问题指在满足相关约束条件的前提下，确定一组决策变量的值，使预设的目标函数值最优。相关研究成果（理论、模型、算法、应用）在管理科
第五章 多阶段问题与线性决策规则
第三章和第四章分别介绍了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化的方法和模型。然而这些方法和模型主要针对单阶段（single stage）的问题。而在企业或