鲁棒线性优化若干模型研究硕士论文主要探讨了在不确定环境下线性优化问题的建模与求解方法。该研究针对传统线性规划模型对参数扰动敏感的问题，提出了几种鲁棒优化模型，包括基于不确定集的鲁棒对等模型、分布鲁棒优化模型以及自适应鲁棒优化方法。论文通过理论分析证明了所提模型在保证解鲁棒性的同时，能够有效控制保守性。研究还设计了高效的求解算法，并通过数值实验验证了模型和算法的有效性。该成果为实际工程和管理问题中的决策优化提供了更为可靠的解决方案，特别是在数据不确定或缺失的应用场景中展现了良好的实用价值。