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.有时情境的资讯是由模型中以乱数的方式拮取出来。不过更常见的是情境是从观测资料中找到的不确定事件（数据科学）。在后者的情形下，不需要不确定性的模型即可以产生情境。最值得注意的是，此情形下的情境最佳化伴随着的是成熟的理论，因为所有情境最佳化的结果都和分佈无关，因此可以应用在没有不确定性模型或是缺乏类似资讯的情形下。
理论结果.针对