MILP 결정 엔진은 최적 계획을 산출해도 배포 환경에서 비용·수요·자원 가용성의 소폭 변동으로 실행 불가능해지거나 질적으로 다른 해로 불연속 전환될 수 있다. 이 포지션 페이퍼는 이를 '사후 해 강건성 간극'으로 정의하고 현행 최적화 파이프라인에 감사 역할의 강건성 레이어 추가를 제안한다. ε-근사 최적 실행 가능 이웃과 결정 공간의 해 평활성을 핵심 개념으로 형식화하고, 인증된 내부 근사·확률적 강건성 추정·적대적 마진·학습 기반 예측의 통합 평가 프로토콜을 촉구한다.

• •MILP 결정 엔진은 해 시간 가정과 배포 현실 간 '사후 해 강건성 간극'이 있으며, 안전 임계 산업 시스템에서 실질적 리스크다.
• •ε-근사 최적 실행 가능 이웃(파라미터 공간에서 현재 해의 실행 가능·근사 최적 유지 범위)과 결정 공간의 평활성(작은 조합 수정으로 경쟁력 있는 대안 존재 여부)을 형식화했다.
• •민감도 분석, 강건 최적화, 이웃 탐색, 적대적 테스트, 학습 기반 강화 등 관련 연구를 종합하고 통합 사후 해 강건성 레이어 연구 의제를 제안한다.
• •결정 엔진의 일급 출력으로 강건성을 다루기 위한 간결한 보고 템플릿과 평가 프로토콜을 제시한다.