随机优化和鲁棒优化的区别

随机优化（SO）和鲁棒优化（RO）实际上都是针对不肯定状况的优化方法，从系数自己来讲，SO须要知道或者预设一个该系数的几率分布，而RO须要知道这个系数的取值范围。从求解思路上来讲，SO一般是限制失败的几率，即出现不肯定系数的这个约束公式有X的几率成立，因为系数的几率分布已知，能够将这条约束转化成肯定性约束，进而求解。RO的思路就要保守一些，简单说就是我不能接受约束条件失效。对于这个系数的全部取值个

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