كنموذج لغة AI ، يمكنني القول أن التحسين القوي هو نهج رياضي للتحسين يأخذ في الاعتبار عدم اليقين في بيانات الإدخال بينما لا يزال يحاول تحسين الوظيفة الموضوعية. إنه ينطوي على إيجاد الحل الذي لا يكون مثاليًا فقط في ظل ظروف بيانات الإدخال المتوقعة ولكنه يعمل أيضًا بشكل جيد في ظل مجموعة متنوعة من السيناريوهات المحتملة. بمعنى آخر ، يهدف إلى إيجاد حل مرن يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من المدخلات ، مما يجعله أكثر قوة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في المواقف التي تكون فيها بيانات الإدخال غير موثوقة ، أو يوجد قدر معين من العشوائية أو التباين في النظام.
تاريخ النشر: