ロバスト線形計画法 — 不確実性下での最適化

ロバスト線形計画法（RLP）は、古典的な線形計画法を拡張し、問題データ（コスト係数、制約係数、または右辺値）の不確実性を扱う手法である。これは、定義された不確実集合内の不確実パラメータの全ての実現値に対して、解が実行可能かつ最適に近いままであることを要求する。確率的仮定の代わりに最悪ケースの保証を用いるため、分布に関する知識が限定的な場合に実用的である。