鲁棒可信性优化方法是处理模糊可信性分布中包含不确定性的一类有效建模工具.本文综述了近年来鲁棒可信性优化的一些新发展.关于鲁棒可信性优化理论,从垂直和水平波动方向的区分到单参数和双参数选择的设置,回顾了不同波动模式下参数选择变量的定义方法及其与非精确分布集构建的联系.关于鲁棒可信性优化的实践研究,介绍了一些应用问题,如库存、投资、供应链管理以及可持续发展问题,力争提供该方法最新进展的说明并探求未来研究的发展方向.
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