ロバスト粒子群最適化 — 不確実性を考慮した群ベースのメタヒューリスティック

ロバスト粒子群最適化（Robust PSO）は、目的関数、制約、または決定変数の不確実性を明示的に考慮するように、古典的なPSOメタヒューリスティックを拡張したものである。単一の名目上の目的を最適化する代わりに、各候補解は一連の不確実性シナリオにわたって評価され、その適合度は最悪ケース性能や期待値などのロバスト性基準によって判断され、名目上の仮定から逸脱した場合でもほぼ最適に近い解が得られる。