在离散需求情景概率不确定的条件下, 建立基于最大最小方法的多周期库存鲁棒优化模型. 考虑需求分布分别隶属于区间和椭球不确定集两种情形, 运用对偶理论将多周期库存鲁棒优化模型转化为易于求解的凸规划问题. 数值结果表明, 与已知需求分布下的系统最优绩效相比, 采用鲁棒订货策略虽然会导致部分绩效损失, 但损失值很小, 表明基于鲁棒优化的多周期库存订货策略具有良好的鲁棒性, 能够有效抑制需求分布不确定性对库存运作绩效的影响.

基于鲁棒优化的系统辨识算法研究，钱富才，黄姣茹，对不确定数据属于一个有界集，而不是服从特定概率分布的系统辨识问题，本文提出了一种以鲁棒优化为基础的新方法。该方法将系统辨

基于Wasserstein距离和_省略_布鲁棒优化的清洁能源电源规划方法_汪荣华_刘洋_朱觅_刘莹_李奥_苟竞_唐权_胥威汀_李婷_王云玲.caj

Robust and Optimal Control, Kemin Zhou 仅供学习交流之用，支持购买周老师的正版书

考虑不确定性的配电网经济调度问题，用鲁棒约束算法解决

基于数据驱动鲁棒优化的高比例清洁能源高速充电站规划，采用数据驱动鲁棒优化算法量化可再生能源、充电负荷的不确定性问题，从而百分百可再生比例下实现最优充电站配置

风险应对视角下不确定需求定位_路径鲁棒优化研究，风险应对视角下不确定需求定位_路径鲁棒优化研究

鲁棒优化研究综述

%鲁棒线性优化 %利用yalmip求解鲁棒线性优化 % 1.简单线性规划示例 % % 让我们开始一个只有一个标量决策变量x和一个不确定的标量w的小问题。我们用一个不确定约束建立一个问题和一个简单的不确定模型。 % % sdpvar x w % F = [x+w <= 1]; % W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]; % objective = -x; % 显然，最佳的x是0.5，因为如果x较大，就存在w使得不确定约束违例。 % 为了解决这个问题，我们称为 solvesdp。鲁棒对等式将自动生成和求解（一般来说，具有多面体不确定性的线性约束使用枚举方法求解，然而对于本例中简单方形不确定性，yalmip明确执行最大化，并导致一个更高效的最糟情况模型）。 %

这是一本关于鲁棒很好的一本书，很全面。有志研究这方面的博士或者研究生必不可少的读物！