Ottimizzazione Robusta — Programmazione Matematica del Caso Peggiore

L'ottimizzazione robusta è un quadro di programmazione matematica, formalizzato da Ben-Tal e Nemirovski alla fine degli anni '90 e reso ampiamente trattabile da Bertsimas e Sim (2004), che trova decisioni garantite per performare in modo accettabile in ogni scenario all'interno di un insieme di incertezza predefinito — piuttosto che assumere che i valori dei parametri siano noti con esattezza. Invece di ottimizzare per un singolo risultato atteso, minimizza l'obiettivo nel caso peggiore attraverso tutte le realizzazioni plausibili dei dati incerti.