O7 随机与鲁棒优化 / Stochastic and Robust Optimization

研究问题：需求和运行条件尚不确定时，寻找能承受变化的方案。

1. 三种需求情景
2. 固定班次方案逐一受测
3. 超载与成本结果
4. 调整获得更稳健方案。

方法边界：“鲁棒”只针对写入模型的不确定范围；范围过窄会脆弱，过宽会牺牲常态效率。

画面和数值均为可重现的合成教学示意，不是原研究的数据或结果复现。