Resumen

Este estudio investiga un problema de red de flujo máximo multipropietario, que sufre eventos de riesgo. Las condiciones inciertas afectan a la estimación adecuada e ignorarlas puede inducir a error a los responsables de la toma de decisiones por sobreestimación. Una cuestión clave es cómo los propietarios autónomos de la red pueden cooperar entre sí para mantener un flujo fiable. De ahí que la pregunta se responda proporcionando un modelo de programación matemática basado en la aplicación de la función de fiabilidad triangular en las redes descentralizadas. El método propuesto se centra en las redes multipropietario, que adolecen de parámetros de tiempo, coste y capacidad arriesgados para los arcos de cada red. Se presentan algunos métodos de juego cooperativo como τ -value, Shapley y core center para distribuir equitativamente el beneficio extra de la cooperación. Se presenta un ejemplo numérico que incluye un análisis de sensibilidad y los resultados de las comparaciones. De hecho, el método propuesto proporciona más realidad en la toma de decisiones para sistemas arriesgados, lo que conduce a beneficios significativos en términos de estimación de costes reales en comparación con los efectos imprevistos.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Problema de red multipropietario de flujo máximo; sucesos arriesgados; condiciones inciertas; estimación; responsables de la toma de decisiones; propietarios autónomos; flujo fiable; modelo de programación matemática; función de fiabilidad triangular; redes descentralizadas; redes multipropietario; tiempo arriesgado; coste; parámetros de capacidad; métodos de juego cooperativo; valor τ; Shapley; centro central; beneficio extra; cooperación; ejemplo numérico; análisis de sensibilidad; comparaciones; toma de decisiones; sistemas arriesgados; beneficios significativos; estimación de costes reales; efectos imprevistos.
• Keywords:Multiowner maximum-flow network problem; risky events; uncertain conditions; estimation; decision makers; self-governing owners; reliable flow; mathematical programming model; triangular reliability function; decentralized networks; multiowner networks; risky time; cost; capacity parameters; cooperative game methods; τ -value; Shapley; core center; extra profit; cooperation; numerical example; sensitivity analysis; comparisons; decision-making; risky systems; significant profits; real cost estimation; unforeseen effects