ロバスト最適化 — 最悪ケース数理計画法

ロバスト最適化は、1990年代後半にベンタルとネミロフスキによって形式化され、ベルツィマスとシム（2004年）によって広く解可能にされた数理計画法のフレームワークであり、パラメータ値が正確にわかっていると仮定するのではなく、定義済みの不確実性集合内のあらゆるシナリオで許容可能な性能を発揮することが保証された決定を見つける。単一の期待される結果を最適化する代わりに、不確実なデータのすべての妥当な実現にわたる最悪ケースの目的関数を最小化する。