稳健马尔可夫模型 — 考虑转移概率不确定性的马尔可夫链分析

稳健马尔可夫模型 (Robust Markov Model) 将稳健性原理应用于马尔可夫链，用不确定性集 (uncertainty sets) 替换单点转移概率，然后针对最坏情况下的实现进行优化。该模型最初是为运筹学中的稳健马尔可夫决策过程 (robust Markov decision processes) 开发的，适用于转移速率是通过带噪声的估计或易受对抗性变化影响的任何场景，以确保决策在整个不确定性范围内都是安全的。