Gestión de escenarios ponderados en entornos estocásticos usando control predictivo basado en modelo

Abstract

Este artículo presenta una formulación detallada del control predictivo basado en modelo con escenarios ponderados (WS-MPC, por sus siglas en inglés) orientada a sistemas lineales con incertidumbres. El enfoque propuesto combina técnicas de optimización robusta y generación de múltiples escenarios dinámicos del sistema, asignando una ponderación diferenciada al escenario de peor caso dentro del problema de control. Esta estrategia permite una mayor resiliencia ante perturbaciones estocásticas y modelado incierto, mejorando la capacidad del controlador para anticiparse a comportamientos no esperados. El WS-MPC adapta dinámicamente las acciones de control en función de la evolución de todos los escenarios considerados, manteniendo la factibilidad y estabilidad del sistema ante condiciones desfavorables. Los resultados de simulación demuestran que el enfoque propuesto incrementa la robustez operativa del sistema y proporciona una respuesta más segura y confiable frente a variaciones inesperadas. En particular, este controlador se ha implementado en un caso de estudio académico centrado en la gestión del inventario de una tienda.