Robusztus Markov-modell — Markov-lánc analízis átmeneti valószínűségek bizonytalansága mellett

A Robusztus Markov-modell a robusztussági elveket alkalmazza Markov-láncokra, a pontszerű átmeneti valószínűségeket bizonytalansági halmazokkal helyettesítve, majd a legrosszabb eshetőség optimalizálásával. Eredetileg a műveletkutatásban robusztus Markov-döntési folyamatokra fejlesztették ki, és mindenütt használják, ahol az átmeneti rátákat zajjal becsülik, vagy ellenséges változásoknak vannak kitéve, biztosítva, hogy a döntések biztonságosak maradjanak a teljes bizonytalansági tartományban.