分布式鲁棒优化和鲁棒优化的区别?

分布式鲁棒优化和鲁棒优化的核心区别在于问题规模和计算方式。鲁棒优化处理单一决策问题，考虑不确定性影响；分布式鲁棒优化则处理多个节点协作问题，需协调局部决策与全局目标。前者聚焦单个模型，后者强调分散计算下的协同优化。

区别

鲁棒优化：集中式方法，针对单一决策场景设计。通过构建最坏情况模型，确保方案在参数扰动下仍保持稳定。例如，工厂生产计划中，原材料价格波动时仍能维持最低利润。计算时直接求解单一模型，适合中小规模问题，无需考虑节点间通信或数据分割。

分布式鲁棒优化：多节点协同方法，解决分散式系统的鲁棒性问题。各节点独立处理局部数据，通过迭代协调达成全局最优解。例如，电网调度中，多个区域电站需协同应对负荷不确定性。需平衡通信成本与计算效率，适用于大规模场景，支持动态数据更新和实时决策。