David B Brown
Duke University Fuqua School of Business 教授，随机规划与鲁棒优化方向。
在本 wiki 的论文
- Bertsimas-Brown-Caramanis 2024 — Theory and Applications of Robust Optimization — 50 页鲁棒优化综述：不确定集分类与规模参数、概率保证、多阶段可调优化、组合与统计学习应用
方法论取向
把鲁棒优化接到风险测度的公理体系上。他与 Bertsimas 合写的工作把「不确定的是分布还是参数」这一问题翻译成风险测度问题：给定一致风险测度 \mu 与生成族 \mathcal Q，线性约束上的鲁棒约束 \mu(\tilde a^\top x-b)\le 0 等价于不确定集 U=\mathrm{conv}\{E_Q[a]:Q\in\mathcal Q\} 上的鲁棒约束。这条线把鲁棒优化与决策理论里的风险测度、Choquet 积分等对象接到一起。
另一条线是鲁棒与随机规划的定量比较：在明确分布时，随机规划的解往往已经足够保守，鲁棒化的收益有限；而分布未知时鲁棒化是唯一可解的选择。他与 Bertsimas 合写的工作也涉及把鲁棒优化用于约束线性二次控制问题的可解化。