鲁棒优化模型是一种用于处理含有不确定参数的优化问题的方法论。其核心思想在于，通过构建一个能够在不确定参数变化下仍然保持可行性和最优性的数学模型，来寻求在不确定环境中使优化问题具有一定程度的鲁棒性的解决方案。

具体来说，鲁棒优化模型不依赖于不确定参数的精确概率分布信息，而是通过对不确定性参数设置一个不确定集，来确保优化方案在这个集合内的所有可能值中都能表现出良好的性能。这种方法倾向于采取保守策略，以确保在不确定性的最坏情况下仍然能够保持优化方案的稳定性和可行性。

鲁棒优化模型在多个领域都有广泛的应用，如供应链管理、能源系统优化、金融工程等，特别是在对决策结果的稳定性和安全性要求较高的场景中表现出色。通过构建鲁棒优化模型，决策者可以在面对不确定性时更加从容地做出决策，从而降低风险并提高决策的可靠性。

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文章来源：天狐定制

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