Кадровая устойчивая оптимизация (GRO) вводит глубокую генеративную модель для определения множеств неопределенности, захватывая нелинейные корреляции, асимметрию и мультимодальность. Пятиуровневая оценочная рамка оценивает генеративные множества неопределенности на основе нейронных сетей по точности восстановления, соответствию распределению, латентной регулярности, устойчивой значимости и вычислительной применимости, эксперименты подтверждают эффективность GRO в планировании производства и расположении объектов.