Model Markov Robust — Analiza lanțurilor Markov în condiții de incertitudine a probabilităților de tranziție

Un Model Markov Robust aplică principiile robusteții lanțurilor Markov prin înlocuirea probabilităților de tranziție punctuale cu seturi de incertitudine, optimizând apoi în raport cu realizarea cea mai nefavorabilă. Dezvoltat inițial pentru procese Markov de decizie robuste în cercetarea operațională, este utilizat oriunde ratele de tranziție sunt estimate cu zgomot sau sunt supuse variației adverse, asigurând că deciziile rămân sigure pe întregul interval de incertitudine.