本研究探讨了离散时间线性动态系统中的时间视界不确定性，特别是在状态分布不明确时的成本估计问题。通过建立离散时间马尔可夫链与全球渐进稳定系统的等价关系，提出了一种基于Wasserstein模糊集的分布鲁棒成本估计方法，并提供了多项式时间算法及理论研究结果，具有重要应用价值。

该研究提出了一种基于双向图神经网络和门控递归单元的树模型架构，以提高查询优化器的成本估计准确性和可解释性，从而提升查询性能和量化不确定性。