A Otimização Robusta Distribucional (DRO) é uma abordagem de pior-caso para a tomada de decisão quando há incerteza no modelo. Embora formulada como um problema de objetivo único, mostramos que é intrinsecamente multiobjetivo, na medida em que as soluções de DRO mapeiam uma fronteira quase-Pareto-óptima entre o custo esperado e uma medida de robustez chamada sensibilidade ao pior-caso (WCS). Tomamos isso como ponto de partida e exploramos a tomada de decisão robusta através de uma lente multiobjetivo. Mostramos que WCS é uma medida de dispersão e derivamos WCS para uma coleção de conjuntos de incerteza comumente usados em DRO. Essas medidas de sensibilidade identificam os erros contra os quais o custo esperado nominal é mais vulnerável e o conjunto de incerteza para o problema de pior-caso que o mitiga de forma mais eficaz. A fronteira de sensibilidade média associada é usada para selecionar seu tamanho. A perspectiva multiobjetivo fornece uma medida quantitativa de robustez e uma abordagem baseada em sensibilidade para abordar lacunas conceituais importantes em DRO -- como escolher a família e o tamanho dos conjuntos de incerteza para uma dada distribuição de custos, e como isso afeta a solução.
Gotoh et al. (Ter,) estudaram esta questão.