方法已以启发法的形式存在了数十年，近来开始探讨此方法系统化理论的基础。
简介.在最优化的应用中，强健性的特点会转变成一些拘束条件，其中的参数是问题中的未知量。在情境最佳化方法中，会用乱数取样的方式，找到一些乱数取样的拘束样本（启发法），这些拘束样本称为「情境」（scenarios），会先只根据这些拘束条件找到一个解，之后再配合其他方法求得这个解和其他拘束之间的强健性。此理论证实了在强健最佳化及机会约束最佳化中，使用是合理的。
资料驱动的最佳化.有时情境的资