Andrés Hernández-RiveraPablo VelardeAscensión Zafra‐CabezaFrancisco Javier MurosJ. M. Maestre2026-03-222026-03-22202510.17979/ja-cea.2025.46.12266https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12266https://andeanlibrary.org/handle/123456789/77770Este 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.esComputer scienceGestión de escenarios ponderados en entornos estocásticos usando control predictivo basado en modeloarticle