常规的可靠性优化设计只考虑到一些参数的统计不确定性信息，设计结果仍然是确定性的点，然而设计中及外界环境下的不确定性会使设计结果产生一定的偏差，精确地测量这些偏差成本太高或者不能实现，结果往往会导致原有设计不再适用。本文考虑设计结果对优化问题约束条件的鲁棒性，提出了基于 info-gap 决策理论的鲁棒可靠性优化算法。该算法利用info-gap 模型来描述设计变量的实现值与设计值之间的关系，通过可靠性逆分析方法和性能测量方法，将设计变量对约束条件的鲁棒性和可靠性解耦。为了减少计算量，利用约束函数移动法，将不确定性设计变量和随机变量的可靠性鲁棒优化设计转化为一系列确定性的优化设计，在每轮确定性优化后都有一次可靠性分析和鲁棒性估算。所求得优化结果不再是一个确定性的点，而是一个优化解区域。工程实际中，只要所取的设计变量值属于这一区域，原有的仍然适用，避免了因设计变量实现值微小的变化而引起约束条件不满足的情形。该方法既满足了一定的可靠性，又使设计变量对约束条件有一定的鲁棒性，因此具有一定的实际意义。