El objetivo de esta tesis es el desarrollo de nuevas metodologías de diseño de estrategias de control predictivo híbrido para sistemas dinámicos no - lineales que incluyen variables discretas y continuas. La metodología se diseña para aplicaciones reales, en particular para el estudio de sistemas dinámicos de transporte, incluyendo políticas operacionales y de servicio, así como reducción de costos. La formulación del controlador se basa en una definición adecuada de las variables esenciales del proceso y su evolución en el futuro, en una función objetivo flexible capaz de capturar las predicciones de las variables esenciales, y un algoritmo de optimización eficiente, principalmente proveniente de la Inteligencia Computacional, para optimizar en tiempo real los índices de desempeño de las aplicaciones.El marco teórico de la nueva metodología de control predictivo híbrido es genérica, y extensible a otros procesos industriales que involucran dinámicas no lineales y variables tanto continuas como discretas. Se consideran técnicas de Inteligencia Computacional como modelación difusa y algoritmos evolutivos, debido a que la formulación predictiva resultante involucra tanto modelación no lineal como optimización no lineal entera mixta (problemas del tipo NP - Hard).Una característica importante de la nueva metodología desarrollada es el uso de dos enfoques de optimización. Dadas las propiedades de las aplicaciones, primero se ocupa un enfoque clásico mono - objetivo; y luego, de forma novedosa se propone el uso de un enfoque basado en optimización multi - objetivo, en el cual se tienen objetivos contrapuestos y la decisión de control se selecciona observando el compromiso entre soluciones Pareto óptimas (por ejemplo entre costos de usuarios y costos operacionales en el caso de la aplicación en sistemas de transporte).En resumen, los principales aportes de esta tesis son los siguientes. Primero, se presenta una nueva clase de modelos híbrido - difuso y una metodología de identificación para el caso de modelos tipo Witsenhausen modificados usando clustering difuso y análisis de componentes principales. Se diseña un nuevo tipo de controlador predictivo híbrido multi - objetivo, el cual genera frentes de Pareto dinámicos de los cuales se escogen las acciones de control adecuadas (según un criterio). Se presenta una nueva formulación del problema de control predictivo mono - objetivo y multi - objetivo para el sistema dial - a - ride considerando demanda y condiciones de tráfico incierta. Se propone un nuevo esquema de detección de situaciones anormales para el sistema dial - a - ride, el cual detecta condiciones de tráfico inesperadas. Finalmente, se formula y diseña un problema de control integrado para un sistema dial - a - ride que interactúa con un corredor de transporte público.