Processos de decisão de Markov com sensibilidade a risco com função de utilidade exponencial: Uma revisão sistemática da literatura - Freitas, Elthon; Delgado, Karina; Silva, Valdinei (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), 2017)
Os processos de decisão de Markov (em inglês Markov Decision Process - MDP) têm sido usados com muita eficiência para resolução de problemas de tomada de decisão sequencial. Existem problemas em que lidar com os riscos do ambiente para obter um resultado confiável é mais importante do que maximizar o retorno médio esperado. MDPs que lidam com esse tipo de problemas são chamados de processos de decisão de Markov sensíveis a risco (em inglês Risk-Sensitive Markov Decision Process - RSMDP). Esta revisão sistemática da literatura tem por objetivo identificar os resultados teóricos e os algoritmos propostos para resolver problemas de RSMDP que tenham função utilidade exponencial, avaliando as suas principais características, semelhanças, particularidades e diferenças de modo a permitir ao leitor o conhecimento desta ferramenta de tomada de decisão sequencial para problemas sensíveis ao risco.