本文探讨了数据驱动方法在不确定性决策中的应用，提出了Conformal-Predict-Then-Optimize（CPO）框架，结合预测算法与优化技术，解决随机规划问题。研究还介绍了分布式鲁棒优化（DRO）和机器学习增强的在线算法（RCL），展示了其在电动交通电池管理和任务分配中的有效性，强调了鲁棒性和性能提升的重要性。

本文介绍了一种名为Robustness-Constrained Learning（RCL）的新型机器学习增强算法，用于提高ML预测的鲁棒性。该算法通过将不受信任的ML预测与可信的专家在线算法结合，以增强ML预测的性能。研究表明，RCL能够在多步切换成本和反馈延迟情况下保证（1+λ）竞争力，并以鲁棒性感知的方式训练ML模型。以电动交通的电池管理为案例研究，展示了RCL在鲁棒性和平均性能方面的改进。

该研究提出了一种名为Robustness-Constrained Learning（RCL）的机器学习增强在线算法，通过受限投影将不受信任的ML预测与可信的专家在线算法结合起来，以增强ML预测的鲁棒性。研究以电动交通的电池管理为案例，展示了RCL在鲁棒性和平均性能方面的改进。