| Summary: | As distribuicoes do tipo fase (distribuicoes PH) permitem aproximar tao bem quanto se queira qualquer distribuicao de probabilidade continua positiva. Devido as suas caracteristicas, essas distribuicoes podem ser facilmente utilizadas em modelos markovianos de decisao desde que suas fases sejam observaveis. Mas no caso de fases nao observaveis, nao se tem disponivel na literatura nenhuma solucao para o problema da insercao de distribuicoes PH em Processos Markovianos de Decisao a Tempo Continuo. O objetivo deste trabalho e apresentar uma solucao para esta questao em aberto. Para isto propoe-se uma metodologia utilizando a teoria dos Processos Markovianos de Decisao com Informacao Parcial. Resultados numericos sao apresentados onde aplica-se a metodologia proposta na otimizacao de um modelo de manutencao cujos tempos de reparo nao sao exponenciais e na otimizacao do controle de uma fila PH/PH/1/N. === Phase type distributions (PH distributions) approximate as well as any continuous positive probability distribution. Due to their features, these distributions can be easily used in Decision Markov Models provided that their phases can be observed. However, in case phases cannot be observed, no bibliography is available to show a solution for the problem of inserting PH distributions in Continuous Time Markov Decision Processes. The objective of this work is to present a solution for this problem. A methodology using the theory of Decision Markov Processes with Partial Information is proposed. Numerical results are shown where the proposed methodology is applied to optimizing a maintenance model in which repair times are not exponential and to optimizing the control in a PH/PH/1/N queue.
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