Planificación bajo múltiples fuentes de incertidumbre en CPS: Resultados preliminares

Abstract

La planificación en sistemas ciberfísicos inteligentes (sCPS) enfrenta desafíos debido a la influencia de diversas fuentes de incertidumbre, entre ellas la disponibilidad y fiabilidad de elementos. Este trabajo propone un enfoque basado en algoritmos genéticos dentro de una arquitectura de gemelos digitales para optimizar la asignación de tareas en sCPS. Se toma como caso de estudio la logística en un hospital, donde robots deben entregar comida a los pacientes. Se consideran dos fuentes de incertidumbres clave: la presencia de acompañantes y la operatividad de los robots. Se demuestra que este enfoque es capaz de alcanzar soluciones robustas y eficientes bajo múltiples fuentes de incertidumbre.