L'ottimizzazione robusta è una tecnica utilizzata nell'ottimizzazione per affrontare l'incertezza o la variabilità negli input o nei parametri di un problema di ottimizzazione. L'obiettivo di una solida ottimizzazione è trovare una soluzione che funzioni bene in un'ampia gamma di possibili scenari o condizioni. L'ottimizzazione robusta può aiutare a migliorare l'affidabilità, l'efficienza e l'efficacia delle soluzioni di ottimizzazione nelle applicazioni del mondo reale in cui le incertezze e le variabilità sono comuni. Tenendo conto dei potenziali rischi e incertezze nel processo di ottimizzazione, un'ottimizzazione solida può aiutare i responsabili delle decisioni a prendere decisioni migliori e ridurre il rischio di errori o prestazioni non ottimali. Nel complesso, il ruolo dell'ottimizzazione robusta nell'ottimizzazione è quello di fornire soluzioni più robuste e affidabili che possano funzionare bene in condizioni incerte e variabili.
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