सुदृढ़ मार्कोव मॉडल — संक्रमण प्रायिकता अनिश्चितता के तहत मार्कोव श्रृंखला विश्लेषण
एक सुदृढ़ मार्कोव मॉडल (Robust Markov Model) मार्कोव श्रृंखलाओं पर सुदृढ़ता सिद्धांतों को लागू करता है, जिसमें एकल-बिंदु संक्रमण प्रायिकताओं को अनिश्चितता सेटों से प्रतिस्थापित किया जाता है, और फिर सबसे खराब स्थिति के प्रति अनुकूलन किया जाता है। मूल रूप से संचालन अनुसंधान में सुदृढ़ मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं के लिए विकसित, इसका उपयोग वहाँ किया जाता है जहाँ संक्रमण दरों का अनुमान शोर के साथ लगाया जाता है या प्रतिकूल भिन्नता के अधीन होता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि निर्णय पूरी अनिश्चितता सीमा में सुरक्षित रहें।
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स्रोत
- 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/hi/simulation/robust-markov-model
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