Resumen

Sin datos suficientes, consultar a expertos es una buena forma de cuantificar parámetros desconocidos en la gestión de recursos hídricos, lo que resultará en incertidumbre humana. El objetivo de este documento es presentar una nueva herramienta: la teoría de la incertidumbre, para tratar dicha incertidumbre que se considera como una variable incierta con distribución de incertidumbre. Y se proporciona un modelo de programación de metas dependiente del azar (DCGP) para la gestión de recursos hídricos bajo dichas circunstancias. En el modelo, se utiliza una medida incierta para medir la posibilidad de que ocurra un evento, la cual se maximiza al minimizar la desviación (positiva o negativa) del objetivo del evento bajo una estructura de prioridades dada. Al final, el modelo desarrollado se aplica a un ejemplo numérico para ilustrar la efectividad del modelo. El resultado obtenido contribuye a los esquemas de asignación de agua deseados para los tomadores de decisiones.

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Datos; Incertidumbre; Gestión de recursos hídricos; Teoría de la incertidumbre; Programación de objetivos dependientes de probabilidad; Ejemplo numérico
• Keywords:Data; Uncertainty; Water resources management; Uncertainty theory; Dependent-chance goal programming; Numerical example