이 논문은 분쟁 시나리오가 확정되기 전에 군사 자산을 전구 지역에 배치하는 '사전 배치 태세' 문제를 인도-태평양 기지 환경에서 시나리오 가중 적대적 강건 최적화 엔진으로 다룬다. 자산·전구 위치·시간 단계에 대한 유한 지평 마르코프 결정 과정으로 문제를 모델링하고, 위협 시나리오 분포에서 시나리오 가중 기대 배치 효율을 최대화하는 Composite Expected Value(CEV) 최적화기와, 관측된 배치에 반응해 표적 분포를 갱신하는 베이지안 적대자에 맞서 반복하는 RobustCEV 확장을 도입했다. 20개 자산, 5개 전구 위치 실험에서 탐욕적 기준선은 지리적 커버리지 부족으로 영구적인 25.1%의 태세 효율 손실과 가치 상관 위협 아래 57.3%의 대비태세 붕괴를 겪었고, CEV는 위협 분포에 지리적 신호가 있을 때 탐욕 대비 최대 19.8% 효율을 회복했으며, RobustCEV는 적응형 적대자가 기만적 위협 사전분포를 사용할 때 단순 최적화기 대비 최대 158%의 효율을 회복했다.

• •군사 자산 사전 배치 문제를 유한 지평 MDP와 시나리오 가중 최적화로 정식화
• •탐욕적 기준선은 지리적 커버리지 부족으로 25.1% 영구 효율 손실
• •가치 상관 위협 아래 탐욕적 기준선은 57.3% 대비태세 붕괴
• •CEV 최적화기가 탐욕 대비 최대 19.8% 효율 회복
• •베이지안 적대자에 대응하는 RobustCEV가 최대 158% 효율 회복