Modelo de Markov Robusto — Análisis de cadenas de Markov bajo incertidumbre de probabilidad de transición

Un Modelo de Markov Robusto aplica principios de robustez a las cadenas de Markov reemplazando las probabilidades de transición de punto único con conjuntos de incertidumbre, y luego optimizando contra la realización de peor caso. Desarrollado originalmente para procesos de decisión de Markov robustos en investigación de operaciones, se utiliza donde las tasas de transición se estiman con ruido o están sujetas a variación adversaria, asegurando que las decisiones sigan siendo seguras en todo el rango de incertidumbre.