Robustes Markow-Modell — Markow-Ketten-Analyse unter Unsicherheit der Übergangswahrscheinlichkeit
Ein Robustes Markow-Modell wendet Robustheitsprinzipien auf Markow-Ketten an, indem es Einzelpunkt-Übergangswahrscheinlichkeiten durch Unsicherheitsmengen ersetzt und dann gegen die Worst-Case-Realisierung optimiert. Ursprünglich für robuste Markow-Entscheidungsprozesse im Operations Research entwickelt, wird es überall dort eingesetzt, wo Übergangsraten mit Rauschen geschätzt werden oder adversen Variationen unterliegen, um sicherzustellen, dass Entscheidungen über den gesamten Unsicherheitsbereich hinweg sicher bleiben.
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Quellen
- Nilim, A., El Ghaoui, L. (2005). Robust control of Markov decision processes with uncertain transition matrices. Operations Research, 53(5), 780-798. DOI: 10.1287/opre.1050.0216 ↗
- Iyengar, G. N. (2005). Robust dynamic programming. Mathematics of Operations Research, 30(2), 257-280. DOI: 10.1287/moor.1040.0129 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Markov Model — Markov chain analysis under transition probability uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/robust-markov-model
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- Markov-ModellSimulation↔ compare
- Monte-Carlo-SimulationEntscheidungsfindung↔ compare
- Robuste SensitivitätsanalyseSimulation↔ compare
- Stochastisches Markov-ModellSimulation↔ compare
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