Modelo de Markov Robusto — Análise de cadeia de Markov sob incerteza de probabilidade de transição

Um Modelo de Markov Robusto aplica princípios de robustez a cadeias de Markov substituindo probabilidades de transição de ponto único por conjuntos de incerteza, otimizando então contra a realização de pior caso. Desenvolvido originalmente para processos de decisão de Markov robustos em pesquisa operacional, é usado sempre que as taxas de transição são estimadas com ruído ou sujeitas a variação adversária, garantindo que as decisões permaneçam seguras em toda a faixa de incerteza.