Minimaxansätze bieten ein theoretisches Konzept zum Entwurf robuster Alternativen zu statistischen Verfahren, die optimal bezüglich gewisser "Vorinformationswerte" sind (etwa Bayesverfahren oder "lokal-optimale"-Designs in der nichtlinearen Versuchsplanung; solche Strategien sind in der Regel sehr anfällig gegenüber fehlspezifizierten Vorinformationswerten). Leider können Minimaxverfahren meist allenfalls numerisch bestimmt werden, und auch dies erweist sich häufig als äußerst schwierig. In einem früheren, von der DFG geförderten Projekt wurden effiziente Verfahren für Probleme spezieller Struktur entwickelt. Im Interesse der praktischen Anwendbarkeit sollen diese verbessert, auf allgemeinere Situationen übertragen sowie für eine Reihe von Standardmodellen implementiert und im Netz bereitgestellt werden.
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