En este trabajo se estudia la eficiencia de un conjunto de algoritmos, exactos e iterativos, para el problema de obtener la distribución estacionaria de una cadena de Markov homogénea, irreducible y finita. Se presentan los resultados computacionales obtenidos al resolver problemas de diferentes tipos y tamaños, aleatoriamente generados, así como el tratamiento estadístico realizado sobre los mismos. Se ha comparado la estabilidad de estos algoritmos frente a la pérdida de irreducibilidad y la existencia de estados transitorios mediante su aplicación a 26 problemas test. El trabajo concluye con una discusión del comportamiento de los diversos algoritmos.

This paper studies the eficiency of some exact and iterative algorithms for computing stationary distributions of irreducible finite Markov chains. First, we present the computational results obtained for different classes and sizes of randomly generated Markov chains, and the statistical treatment realized above them. These techniques are also compared numerically through their application to 26 test problems, for the class of nearly completely descomposable Markov chains and other stochastic systems. The paper concludes with a discussion of the observed performance of the methods.