近日，由国科大经管学院硕士研究生刘丰（第一作者）、香港城市大学陈植助理教授以及国科大经管学院王曙明教授（通讯作者）合作的研究成果“Globalized Distributionally Robust Counterpart”被期刊INFORMS Journal on Computing(IJOC)正式接收。IJOC为美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）双月刊，是UT-Dallas 24期刊（国际商学院研究能力评估参考的24本顶级期刊）之一，主要发表运筹学与计算科学交叉领域的最新研究成果。

　　该研究主要考虑不确定性决策问题的真实概率分布可能落在分布不确定集之外的情形，通过扩展全局鲁棒性的概念，提出全局分布鲁棒优化模型。全局分布鲁棒优化模型一方面要求鲁棒性约束对分布不确定集中的概率分布严格成立；另一方面对于不在分布不确定集中的概率分布，则允许鲁棒性约束在一定程度上被违反，而违反的程度由容忍度水平控制。通过合理选择分布不确定集、概率分布距离函数以及容忍度水平，全局分布鲁棒优化模型能够退化到现有文献中各类不确定优化模型。基于1型Wasserstein距离，该研究从全局鲁棒性的影子价格的角度对全局分布鲁棒优化对等进行了深刻的诠释。此外，全局鲁棒优化模型推广了大多数现有不确定性优化模型，且不会产生任何额外的计算成本。这种建模与计算上的优势适用于其它类型分布不确定集下的全局模型，包括基于概率度量、最优传输、Φ-divergence以及状态相关分布不确定集。本研究将对模型不确定性下的决策与最优化研究产生重要的影响。

　　该研究成果得到了国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目“复杂不确定性决策系统建模与优化方法”(71922020)、国家自然科学基金委面上项目“数据驱动型鲁棒库存优化方法研究”(72171221)、国家自然科学基金委基础科学中心项目“计量建模与经济政策研究”(71988101)、中国科学院大学高水平科技人才培育与稳定支持专项以及中央高校基本科研业务费专项资金资助(中国科学院大学优秀青年团队项目, UCAS-E2ET0808X2)的支持。