Al resolver el problema del consenso de costos mínimos con costos de ajuste asimétricos, los tomadores de decisiones necesitan enfrentar diversas situaciones inciertas (como opiniones individuales y costos de ajuste unitarios para modificaciones de opiniones en las direcciones ascendente y descendente). Sin embargo, en los métodos existentes para abordar este problema, la optimización robusta conducirá a resultados excesivamente conservadores, y la programación estocástica necesita conocer la distribución de probabilidad exacta. Para superar estas deficiencias, es esencial desarrollar un modelo de consenso novedoso. Por lo tanto, proponemos tres nuevos modelos de consenso de costos mínimos con un método robusto de distribución. Los parámetros inciertos (opiniones individuales, costos de ajuste unitarios para modificaciones de opiniones en las direcciones ascendente y descendente, el grado de tolerancia y el rango de umbrales) fueron investigados modelando los tres nuevos modelos, respectivamente. En el método robusto de distribución, la construcción de un conjunto ambiguo es muy importante. Basándonos en la información de los datos históricos, elegimos el conjunto ambiguo de Wasserstein con la distancia de Wasserstein en este estudio. Luego, los tres nuevos modelos se transformaron en un problema de programación cónica de segundo orden para simplificar los cálculos. Además, se utilizó un caso del programa de consulta de políticas de comercio de la UE y bienestar animal (TAW) para verificar la practicabilidad de los modelos propuestos. A través de la comparación y el análisis de sensibilidad, los resultados numéricos mostraron que los tres nuevos modelos se ajustan mejor al entorno de decisión complejo.