這本質上是一種窮舉的方法，能夠得到最優解，然而不適宜求解大規模問題。
一般需要針對特定問題，需要高超的數學推導技巧。
若能夠線性化，則可以用線性規劃軟體直接求解。但並不是所有的隨機函式都能夠線性化，若該隨機函式裡面只有乙個隨機變數，一般會容易些。
使用不同的情景代替隨機變數，問題同樣轉化為線性問題。然而對於較大規模的問題，情景樹將會特別巨大從而難以求解，需要一定的情景樹生成技巧從而減少問題規模。
利用機會約束，將隨機問題轉化為線性問題。
也是一種流行的方法，但我還不太熟悉
這個是對乙個隨機變數連續抽樣，將目標函式轉化為乙個期望值求解。
對於多階段問題，問題規模太大時，saa 也不好求解。
目前我發現 saa 與情景樹的求解結果非常接近，基本相同，我覺得這兩種方法在一些問題中可以等價。
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