鲁棒优化是一种针对不确定因素的优化方法，旨在寻找能够适应各种可能性的解决方案，即使在最差的情况下也能保持最佳状态。这种方法的核心是通过构建鲁棒对等模型来解决问题，并使用优化理论将其转化为易于求解的形式。

鲁棒优化起源于鲁棒控制理论，是对传统数学规划方法的改进，特别是在面对数据不确定性时。传统的最优化通常假设输入数据精确已知，但在实际情况中，数据往往存在不确定性。鲁棒优化的目标是找到不受数据不确定性影响的优化解，从而确保在各种情况下都能够有效运行。

鲁棒优化与其它不确定优化方法的区别主要体现在三个方面：首先，鲁棒优化强调硬约束，即无论参数如何变化，优化解必须始终可行；其次，鲁棒优化的建模思想是以最坏情况为基础，虽然不是最优解，但能够在参数变化时保持可行性；第三，鲁棒优化不对不确定参数做分布假设，而是直接给出参数集合，其中每个值都被视为同等重要。

鲁棒优化的主要方法包括鲁棒线性规划、鲁棒二次规划和鲁棒半定规划等。这些方法都是为了应对不同类型的数据不确定性而设计的。

鲁棒优化被广泛应用于自然科学、工程技术、经济管理等领域。它可以用于解决内部结构变动问题，如约束条件参数或目标函数参数的不确定性，也可以用于应对外部环境的变化，如外界不确定性扰动。鲁棒优化特别适合于那些参数难以精确估计、约束函数必须满足、优化解对参数扰动高度敏感，以及决策者不愿承担小概率事件带来的高风险等情况。

尽管鲁棒优化尚未形成统一的理论体系，但它作为一种新兴的方法已经引起了广泛关注。未来的发展方向包括但不限于：1. 不确定集的选择应考虑到参数不确定性的来源和敏感程度；2. 完善鲁棒对等式的转化理论，使其成为可计算的形式；3. 分析参数超出不确定集的情况，探索控制优化性能恶化的方法；4. 扩大鲁棒优化的应用范围，使之不仅能应用于经济管理问题，还能扩展到实际的优化调度问题。