由于不确定系统的优化调度问题具有重要的理论价值和实际意义,所以近年来得到了广泛关注。论文在对不确定优化问题进行深入分析的基础上,着重进行了以下研究:首先对国内外稳健优化课题的研究现状进行了综述,然后针对不确定线性系统研究了如何建模、如何转化等一系列问题,并将一般凸优化问题的原始对偶内点法进行了完善,解决了其求解问题。最后,将稳健优化的建模理念应用到电梯群组调度问题中,为解决交通流不确定问题提供了新的思路和方法。在对不确定因素来源进行深入分析之后,论文从传统不确定优化方法(如模糊优化、随机优化)和稳健优化两种不同的方法进行了阐述,并对稳健优化问题的主题、难点、方法和应用等进行了深入研究,将该方法归纳为四种类型,介绍了他们的基本思想,并对稳健优化未来的研究进行了大胆的预测。然后,论文沿着稳健优化大师Ben-Tal和Nemirovski的研究路线,根据不确定线性系统的特性,研究了椭球体不确定集的确定、稳健优化模型的建立、稳健对偶问题的转化和计算易处理性的探讨。考虑到内点法在求解优化问题过程中的重要性,论文完善了参考文献中原始-对偶内点法中起始点如何确定的问题,使之更为完整。稳健优化方法作为解决不确定优化调度问题的新方法,用于处理电梯群组调度这种大规模动态优化问题尚属首次。论文在详细分析了电梯群组调度领域的基础上,总结出电梯群组调度的三大难点,即交通流预测、目标函数和调度的不确定问题。并结合实验室前期对电梯群组调度问题的研究基础,将稳健优化的原理应用于该问题的研究,不仅考虑当前交通流而且考虑未来交通流的影响,利用稳健优化的特性来消除预测误差的不准确因素,从而使调度结果更为合理。在仿真实验中,结合电梯群控虚拟仿真环境进行调度算法仿真,共4种不同的交通流条件被用于算法的仿真与训练。实验结果展现了算法较好的纠偏能力,在与其他调度算法比较中体现了优秀的性能和对不同交通流条件的适应能力。