Modello di Markov Robusto — Analisi di catene di Markov in condizioni di incertezza sulle probabilità di transizione
Un Modello di Markov Robusto applica i principi di robustezza alle catene di Markov sostituendo le probabilità di transizione puntuali con insiemi di incertezza, ottimizzando quindi contro la realizzazione peggiore. Sviluppato originariamente per processi decisionali di Markov robusti nella ricerca operativa, è utilizzato ovunque i tassi di transizione siano stimati con rumore o soggetti a variazioni avversarie, garantendo che le decisioni rimangano sicure nell'intero intervallo di incertezza.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Markov Model — Markov chain analysis under transition probability uncertainty. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/robust-markov-model
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