본 논문은 불완전한 정보 하에서의 의사결정 문제를 다루는 부분적으로 관측 가능한 마르코프 의사결정 과정(POMDP)에 대해 다룬다. POMDP의 최적 해를 찾는 것은 일반적으로 다루기 어렵기 때문에, 본 논문은 이산 POMDP에 대해 근사해와 최적해 사이의 결정론적 관계를 도출한다. 이는 기존의 근사 해와 최적 해 사이의 경계를 언제든지 도출할 수 있음을 의미하며, 새로운 알고리즘 개발의 가능성과 기존 알고리즘에 결정론적 보장을 제공하는 방법을 제시한다. 결정론적 보장에 기반한 의사결정이 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보일 수 있음을 실험적으로 보여준다.
