실제 전쟁은 사격 일정(firing scheduling)을 결정할 때 상당한 수의 불확실성을 수반한다. 본 연구는 전쟁에서의 불확실성을 고려하는 강건 최적화 모형을 제안한다. 이 모형에서는 적의 행동에 의해 영향을 받는 매개변수, 즉 적 표적(enemy targets)으로부터의 위협(threats from enemy targets)과 적 표적의 위협 시간(threat time from enemy targets)이 불확실한 매개변수로 가정된다. 이러한 매개변수를 고려한 강건 최적화 모형은 반무한 제약(semi-infinite constraints)을 갖는 비정형(intractable) 모형이다. 따라서 본 연구는 이 모형을 다룰 수 있는 문제로 재구성(reformulating)하여 해를 얻기 위한 접근법을 제안하며, 그 접근법은 시나리오(scenario) 개념을 이용해 강건 최적화 모형을 개발하고, 그 모형에서 해를 찾는 것을 포함한다. 여기서 불확실한 매개변수를 표현하는 조합은 시나리오로 가정된다. 이 접근법은 강건한 해를 찾기 위해 문제를 마스터 문제(master problem)와 서브문제(subproblems)로 분할한다. 마스터 문제에서는 전역 탐색(global searches)의 복잡성을 극복하기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 활용함으로써 합리적인 시간 내에 해를 도출한다. 서브문제에서는 모든 시나리오가 표현된 경우에도, 어떤 해에 대해서든 최악의 시나리오(worst scenarios)를 탐색하여 강건한 해를 찾는다. 수치 실험을 수행하여 다양한 불확실성 수준에서 강건 해(robust solution)와 명목 해(nominal solution)를 비교함으로써 강건 해의 우수성을 검증한다.

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