本书通过鲁棒优化的核心原理和应用，揭开不确定性的神秘面纱，为读者提供应对不可预测的挑战所需的见解和工具。作者首先简要介绍了不确定线性规划，然后深入分析了适当不确定性集的构建与经典机会约束（概率）方法之间的相互联系。接着，提出了针对不确定的锥二次优化和半定优化问题以及动态（多阶段）问题的鲁棒优化理论。最后，通过来自金融、物流和工程等不同领域的真实案例研究说明了鲁棒优化的多功能性和相关性。本书是从事不确定性优化和决策工作的人员的必备书籍，也是该方向很好的研究生教科书。

译者序
前言
第一部分 鲁棒线性优化
第1章 不确定线性优化问题及其鲁棒对等
1.1 线性优化中的数据不确定性
1.1.1 示例介绍
1.1.2 数据不确定性及其后果
1.2 不确定线性问题及其鲁棒对等
1.2.1 鲁棒对等的更多信息
1.2.2 未来
1.3 鲁棒对等的易处理性
1.3.1 策略
1.3.2 式（1.3.6）的易处理表示：简单情况
1.3.3 式（1.3.6）的易处理表示：一般情况
1.4 非仿射扰动
1.5 练习
1.6 备注
第2章 标量机会约束下的鲁棒对等近似问题
2.1 如何指定一个不确定性集
2.2 机会约束及其保守易处理近似
2.2.1 模糊机会约束
2.3 标量机会约束的保守易处理近似：基本示例
2.3.1 实例：单期投资组合选择问题
2.3.2 实例：蜂窝通信
2.4 扩展
2.4.1 有界扰动情况下的改进
2.4.2 实例
2.4.3 更多实例
2.4.4 总结
2.5 练习
2.6 备注
第3章 不确定LO问题的全局鲁棒对等
3.1 全局鲁棒对等——动机和定义
3.2 GRC的计算易处理性
3.3 实例：天线阵列的综合问题
3.3.1 建立模型
3.3.2 标准解：梦想和现实
3.3.3 对不确定性的免疫能力
3.4 练习
3.5 备注
第4章 关于标量机会约束的保守易处理近似
4.1 标量机会约束的保守凸近似的鲁棒对等表示
4.2 机会约束的Bernstein近似
4.2.1 Bernstein近似：基本观察
4.2.2 Bernstein近似：对偶化
4.2.3 Bernstein近似：主要结果
4.2.4 Bernstein近似:示例
……
第二部分 鲁棒锥优化
第三部分 鲁棒多阶段优化
第四部分 典型应用
附录A 符号与预备知识
附录B 一些辅助证明
附录C 部分练习的答案
参考文献