Resumen

Estudiamos una clase de programas de doble nivel multiobjetivo con los pesos de los objetivos siendo inciertos y asumidos como pertenecientes a un conjunto convexo y compacto. Hasta donde llega nuestro conocimiento, no hay estudios sobre esta clase de problemas. Utilizamos un enfoque de peso en el peor caso para resolver esta clase de problemas. Nuestro modelo de programas de doble nivel multiobjetivo con peso en el peor caso supone que cada jugador (líder o seguidor) tiene un conjunto de pesos para sus objetivos y desea minimizar la suma ponderada máxima de sus objetivos donde la maximización es con respecto al conjunto de pesos. Este nuevo modelo da lugar a un nuevo concepto de óptimo de Pareto, al que llamamos óptimo de Pareto ponderado robusto; para la optimización multiobjetivo ponderada en el peor caso con el conjunto de pesos de cada jugador dado como un politopo, mostramos que un óptimo de Pareto ponderado robusto se puede obtener resolviendo un programa matemático con restricciones de equilibrio (MPEC). Para una aplicación,

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Estudio; Programas bievel multiobjetivo; Enfoque ponderado de peor caso; Concepto de óptimo de Pareto; óptimo de Pareto ponderado robusto; Gestión del riesgo de la cadena de suministro
• Keywords:Study; Multiobjective bilevel programs; Worst-case weighted approach; Pareto optimum concept; Robust-weighted Pareto optimum; Supply chain risk management