Nghiên cứu tập trung vào ba bài toán thực tế: xử lý thịt mềm bằng robot, thiết kế gắp để căn chỉnh vật thể hình trụ, và thiết kế gắp để lấy vật thể trong môi trường lộn xộn. Các bài toán đều được mô phỏng bằng phần mềm động học để đánh giá chất lượng giải pháp. Tác giả sử dụng nhiều thuật toán tối ưu hóa như Coordinate Descent, Conjugate Gradient, BOBYQA, Nelder-Mead và RBFopt để so sánh hiệu quả. Kết quả cho thấy RBFopt có hiệu suất vượt trội trong việc tìm ra giải pháp bền vững với số lần mô phỏng ít nhất. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ bền với sai số nội tại có tương quan mạnh với độ bền đối với bất định hệ thống. Các giải pháp được đánh giá bằng mô phỏng Monte Carlo và phân tích định lượng, cho thấy khả năng ứng dụng thực tế cao trong thiết kế robot công nghiệp.