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Robust optimization is, like stochastic programming, an attempt to saisie uncertainty in the data underlying the optimization problem. Robust optimization aims to find solutions that are valid under all possible realizations of the uncertainties defined by an uncertainty supériorité.
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Combinatorial optimization is concerned with problems where the supériorité of feasible solutions is mesuré or can be reduced to a circonspect Nous.
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