De voortdurende miniaturisatie van elektronische schakelingen en systemen leidt tot uitdagingen in de ontwerpcyclus aangezien productietoleranties onzekerheden en variaties van de originele ontwerpparameters introduceren. Het finale gedrag van een elektronisch product is sterk onderhevig aan deze variaties, wat een directe invloed heeft op de productieopbrengst. Het analyseren en bepalen van de onzekerheden en variabiliteit op het gedrag van het geproduceerde ontwerp behoort tot het vakdomein 'onzekerheidskwantificatie'. Aleatorische onzekerheidskwantificatie is traditioneel gedefinieerd binnen een statistisch denkkader, maar faalt wanneer ontwerpparameters onderhevig zijn aan epistemische (of systematische) onzekerheid. Daarom wordt in dit doctoraatsproefschrift een nieuw modelleringsraamwerk voorgesteld dat gebaseerd is op mogelijkheidstheorie en vage-verzamelingenleer. Gecombineerde effecten van zowel aleatorische en epistemische onzekerheid op het gedrag van microgolfstructuren worden geanalyseerd aan de hand van een hybride aanpak. Alle hoger vermelde onzekerheden spelen ook een rol in optimalisatiealgoritmes die pogen ontwerpen robuuster te maken tegen parameterfluctuaties. In deze doctoraatsthesis wordt een nieuwe, zogenoemde robuuste optimalisatie voorgesteld die erop gericht is om de waardes van ontwerpparameters te bepalen die de prestaties van de te ontwerpen microgolfcomponent te optimaliseren en tegelijkertijd te garanderen dat deze prestaties niet sterk beïnvloed worden door de variabiliteitseffecten.