Modèle de Markov Robuste — Analyse de chaîne de Markov sous incertitude de probabilité de transition

Un Modèle de Markov Robuste applique les principes de robustesse aux chaînes de Markov en remplaçant les probabilités de transition ponctuelles par des ensembles d'incertitude, puis optimise contre la réalisation du pire cas. Initialement développé pour les processus décisionnels de Markov robustes en recherche opérationnelle, il est utilisé partout où les taux de transition sont estimés avec du bruit ou sont sujets à des variations adverses, garantissant que les décisions restent sûres sur toute la plage d'incertitude.