Resumen

En este estudio se desarrolla un método de programación entera difusa generalizada (PIGF) para planificar la asignación de residuos y la ampliación de instalaciones en condiciones de incertidumbre. El método desarrollado puede (i) tratar con incertidumbres expresadas como conjuntos difusos con funciones de pertenencia conocidas independientemente de las formas (lineales o no lineales) de estas funciones de pertenencia, (ii) permitir que las incertidumbres se comuniquen directamente al proceso de optimización y a las soluciones resultantes, y (iii) reflejar la dinámica en términos de asignación de flujos de residuos y expansión de la capacidad de las instalaciones. Se propone un algoritmo interactivo por pasos (SIA) para resolver el problema GFIP y generar soluciones expresadas como conjuntos difusos. Los procedimientos del método SIA incluyen (i) discretizar el grado de la función de pertenencia de los parámetros difusos en un conjunto de niveles de corte α; (ii) convertir el problema GFIP en un problema de programación lineal entera mixta inexacta (IMILP) bajo cada nivel de corte α; (iii) resolver el problema IMILP mediante un algoritmo interactivo; y (iv) aproximar la función de pertenencia de las variables de decisión mediante métodos de regresión estadística. El método GFIP desarrollado se aplica a un problema de gestión de residuos sólidos urbanos (RSU) para facilitar la toma de decisiones sobre la asignación de flujos de residuos y la ampliación de las instalaciones de tratamiento de residuos. Los resultados, que se expresan como conjuntos difusos discretos o continuos, pueden ayudar a identificar las alternativas deseadas para gestionar los RSU en condiciones de incertidumbre.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:problema gfip, conjuntos difusos, funciones de pertenencia, programación entera difusa generalizada, conjuntos difusos continuos, método gfip desarrollado, grado de la función de pertenencia, residuos sólidos urbanos, métodos de regresión estadística, algoritmo interactivo paso a paso
• Keywords:gfip problem, fuzzy sets, membership functions, generalized fuzzy integer programming, continuous fuzzy sets, developed gfip method, membership function grade, municipal solid waste, statistical regression methods, stepwise interactive algorithm