L'ottimizzazione robusta è una formulazione di problemi di ottimizzazione che tiene conto della presenza di incertezza o ambiguità nei parametri di input o nei vincoli. L'obiettivo dell'ottimizzazione robusta è trovare una soluzione ottimale in tutti i possibili scenari o variazioni dei parametri incerti, piuttosto che solo per un singolo insieme di valori. Questo approccio è particolarmente utile in situazioni in cui vi è un alto grado di variabilità o imprevedibilità, come nella modellazione finanziaria o economica, nella gestione della catena di approvvigionamento o nella progettazione ingegneristica. L'ottimizzazione robusta in genere comporta l'uso di tecniche statistiche o probabilistiche per modellare l'incertezza e sviluppare strategie di soluzione appropriate che riducano al minimo l'impatto delle variazioni nei parametri di input.
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