ロバスト・マルコフ・モデル — 遷移確率の不確実性下におけるマルコフ連鎖分析

ロバスト・マルコフ・モデルは、マルコフ連鎖にロバスト性の原理を適用するもので、単一点の遷移確率を不確実性集合に置き換え、最悪ケースの実現値に対して最適化を行います。元々はオペレーションズ・リサーチにおけるロバスト・マルコフ決定過程のために開発されましたが、遷移率がノイズを伴って推定される場合や、敵対的な変動を受ける可能性のあるあらゆる場面で使用され、不確実性の全範囲にわたって意思決定が安全であることを保証します。