1.一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，步驟1包括，
3.根據權利要求2所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，步驟2包括，利用控制參數向量化方法將確定性場景下的動態(tài)優(yōu)化問題轉化為有限維非線性規(guī)劃問題，將優(yōu)化周期t∈[t?0,t?f]離散為若干區(qū)間t0＜t1＜t2＜…＜tl-1＜tl，基于分段常數函數的近似策略，tl和t0之間的距離被描述為：
4.根據權利要求1-3任一項所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3中，以確定性場景的決策為引導，定義了候選路徑生成算法，獲取一系列的候選解，構造候選解集，充分利用經驗知識引導不確定性優(yōu)化。
5.根據權利要求4所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，步驟3具體為，在獲取確定性場景下混合整數最優(yōu)控制問題的最優(yōu)解后，以該最優(yōu)解為基準，通過候選路徑生成算法獲取第l個階段中的候選決策解集其中p是關于路徑的下角標，即表示第幾條演化路徑。
6.根據權利要求5所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟4中，依據不確定性參數的時變特性和決策依賴性，建立多階段決策依賴的魯棒優(yōu)化模型和時變不確定性集合，依據步驟3中的候選解集和有限適應性算法，將決策依賴的時變不確定性集合分割成有限維度的不確定參數演化路徑，提供分解決策依賴的魯棒優(yōu)化問題的手段。
7.根據權利要求5或6所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，步驟4包括，
8.根據權利要求7所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟5中，將多階段決策依賴的魯棒優(yōu)化模型轉換為求解最差路徑下的優(yōu)化問題，并依據最差情況分析方法將復雜的魯棒優(yōu)化轉換為可以直接求解的優(yōu)化問題。
9.根據權利要求8所述的一種確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，步驟5具體為，
10.一種系統(tǒng)，其特征在于，包括存儲器、控制處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述控制處理器上運行的計算機程序，所述控制處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如權利要求1-9任一項所述的確定性場景引導的多階段有限適應性魯棒優(yōu)化方法。