Kao jezični model umjetne inteligencije, mogu reći da je robusna optimizacija matematički pristup optimizaciji koji uzima u obzir nesigurnost u ulaznim podacima dok još uvijek pokušava optimizirati ciljnu funkciju. To uključuje pronalaženje rješenja koje nije samo optimalno pod očekivanim uvjetima ulaznih podataka, već također dobro funkcionira u različitim mogućim scenarijima. Drugim riječima, cilj mu je pronaći rješenje koje je fleksibilno i može podnijeti različite vrste ulaza, čime ga čini robusnijim. To može biti osobito korisno u situacijama kada su ulazni podaci nepouzdani ili postoji određena količina slučajnosti ili varijabilnosti u sustavu.
Datum objave: