Continuous multi-criteria methods for crop and soil conservation planning on La Colacha (Río Cuarto, Province of Cordoba, Argentina)

Agro-areas of Arroyos Menores (La Colacha) west and south of Rand south of R?o Cuarto (Prov. of Cordoba, Argentina) basins are very fertile but have high soil loses. Extreme rain events, inundations and other severe erosions forming gullies demand urgently actions in this area to avoid soil degradation and erosion supporting good levels of agro production. The authors first improved hydrologic data on La Colacha, evaluated the systems of soil uses and actions that could be recommended considering the relevant aspects of the study area and applied decision support systems (DSS) with mathematic tools for planning of defences and uses of soils in these areas. These were conducted here using multi-criteria models, in multi-criteria decision making (MCDM); first of discrete MCDM to chose among global types of use of soils, and then of continuous MCDM to evaluate and optimize combined actions, including repartition of soil use and the necessary levels of works for soil conservation and for hydraulic management to conserve against erosion these basins. Relatively global solutions for La Colacha area have been defined and were optimised by Linear Programming in Goal Programming forms that are presented as Weighted or Lexicographic Goal Programming and as Compromise Programming. The decision methods used are described, indicating algorithms used, and examples for some representative scenarios on La Colacha area are given.

Air Traffic Management - Historic background and present situation

Ponencia invitada sobre gestion de trafico aereo en el curso de verano de la UPM Research in Decision Support Systems for future Air Traffic Management

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Rule Representation in Distributed Environments with Accepting Networks of Splicing Processors.

This paper presents the model named Accepting Networks of Evolutionary Processors as NP-problem solver inspired in the biological DNA operations. A processor has a rules set, splicing rules in this model,an object multiset and a filters set. Rules can be applied in parallel since there exists a large number of copies of objects in the multiset. Processors can form a graph in order to solve a given problem. This paper shows the network configuration in order to solve the SAT problem using linear resources and time. A rule representation arquitecture in distributed environments can be easily implemented using these networks of processors, such as decision support systems, as shown in the paper.

Performance measurement integrated information framework in e-Manufacturing

The implementation of Internet technologies has led to e-Manufacturing technologies becoming more widely used and to the development of tools for compiling, transforming and synchronising manufacturing data through the Web. In this context, a potential area for development is the extension of virtual manufacturing to performance measurement (PM) processes, a critical area for decision making and implementing improvement actions in manufacturing. This paper proposes a PM information framework to integrate decision support systems in e-Manufacturing. Specifically, the proposed framework offers a homogeneous PM information exchange model that can be applied through decision support in e-Manufacturing environment. Its application improves the necessary interoperability in decision-making data processing tasks. It comprises three sub-systems: a data model, a PM information platform and PM-Web services architecture. A practical example of data exchange for measurement processes in the area of equipment maintenance is shown to demonstrate the utility of the model.

Plataforma de conocimiento evolutivo para detección temprana de transtornos del lenguaje

Este Proyecto Fin de Grado, es el primer paso para abordar la construcción de una plataforma de conocimiento evolutivo para dos sistemas que facilitan la detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años. Concretamente, el objetivo principal de este proyecto es el diseño, desarrollo y puesta en explotación de un sistema de recogida de propuestas de mejora sobre la base de conocimiento de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones Gades y Pegaso. Este sistema está formado fundamentalmente por una aplicación diseñada y construida mediante una arquitectura de componentes de software modular y reutilizable. La aplicación será usada por los usuarios de las plataformas Pegaso y Gades para realizar las propuestas de cambio sobre la base de conocimiento de dichos sistemas. El sistema es accesible vía web y almacena toda la información que maneja en una base de datos. Asimismo, expone un estudio de aplicaciones orientadas al trabajo colaborativo (CSCW) y a la toma de decisiones colaborativa, como paso previo al desarrollo de una funcionalidad futura del propio sistema. ABSTRACT. This Final Degree Project, is the first step to address the construction of a platform for two evolutionary knowledge systems that facilitate early detection of language disorders in children aged 0-6 years. Specifically, the main objective of this project is the design, development and start-up of a system that collect improvement proposals about the knowledge of decision support systems Gades and Pegaso. This system consists mainly of an application designed and built by a modular component architecture and reusable software. The application will be used by users of the Pegaso and Gades platforms for change proposals on the basis of knowledge of such systems. The system is accessible via web and stores all the information managed in a database. It also presents a study of collaborative work oriented applications (CSCW) and collaborative decision making, prior to the development of a future system functionality.

Propuesta de un sistema para detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones han propiciado avances en el contexto de la salud tanto en la gestión efectiva de información socio‐sanitaria de forma electrónica, como en la provisión de servicios de e‐salud y telemedicina. Los antecedentes de investigación publicados en esta área corroboran este hecho presentando las mejoras experimentadas en la atención de la población y en la provisión de servicios sanitarios. La atención temprana, cuyos principios científicos se fundamentan en los campos de la pediatría, neurología, psicología, psiquiatría, pedagogía, fisiatría y lingüística, entre otros, tiene como finalidad ofrecer a los niños con déficit o con riesgo de padecerlos un conjunto de acciones optimizadoras y compensadoras, que faciliten su adecuada maduración en todos los ámbitos y que les permita alcanzar el máximo nivel de desarrollo personal y de integración social. La detección de posibles alteraciones en el desarrollo infantil es un aspecto clave de la atención temprana en la medida en que puede posibilitar la puesta en marcha de diversos mecanismos de actuación disponibles en las entidades implicadas, valiosos para la calidad de vida de la persona. Cuanto antes se realice la detección, existen mayores garantías de prevenir patologías añadidas, lograr mejoras funcionales y posibilitar un ajuste más adaptativo entre el niño y su entorno. El objetivo de la investigación presentada en esta tesis doctoral es analizar, diseñar, verificar y validar un sistema de información abierto, basado en conocimiento, que facilite efectivamente a los profesionales que trabajan con la población infantil entre 0 y 6 años la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje. Desde el punto de vista metodológico, la Ingeniería del Conocimiento ofrece un marco conceptual sólido que permite desarrollar y validar Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones distribuidos y escalables, capaces de ayudar al pediatra de Atención Primaria y al educador infantil en la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje en niños. La evaluación del sistema se ha realizado de forma incremental mediante el diseño y validación de pruebas de campo experimentales consistentes en la evaluación de niños en dos escenarios distintos: la escuela infantil y el centro de atención temprana. Los experimentos realizados en poblaciones distintas con alrededor de 344 niños durante 2 años, han permitido contrastar la buena adecuación del sistema propuesto a las necesidades de detección de los profesionales que trabajan con niños entre 0 y 6 años. La tesis resultante ha permitido caracterizar el uso del sistema en entornos reales, conocer la aceptación entre los usuarios y su impacto en la provisión de un servicio de atención temprana como el descrito para el correcto seguimiento del desarrollo del lenguaje en los niños, además de proponer un nuevo modelo de atención y evaluación cooperativa que permita incrementar el conocimiento experimental existente al respecto. ABSTRACT The Information and Communication Technology have led to advances in the context of health both in the effective management of socio‐health information electronically, and in the provision of e‐health and telemedicine. The history of research published in this area confirm this fact by presenting the improvements in the care of the population and the provision of health services. Early attention, whose scientific principles are based on the fields of pediatrics, neurology, psychology, psychiatry, pedagogy, physical medicine and linguistics, among others, aims to provide children with deficits or risk of suffering a set of enhancer actions, which facilitate adequate maturation in all areas and allow them to achieve the highest level of personal development and social integration. The detection of possible changes in child development is a key aspect of early intervention to the extent that it can enable the implementation of different mechanisms of action available to the entities involved, valuable to the quality of life of the person. The earlier the detection is made, there are more guarantees added to prevent diseases, achieving functional improvements and enable a more adaptive fit between the child and his environment. The aim of the research presented is to analyze, design, verify and validate an open information system, based on knowledge, which effectively provide professionals working with the child population between 0 and 6 years, in processes of early detection of language disorders. From the methodological point of view, Knowledge Engineering provides a solid conceptual framework to develop and validate a distributed and scalable decision support systems aim to assist pediatricians and language therapists at early identification and referral of language disorder in childhood. The system evaluation was performed incrementally with the design and validation of consistent experimental field tests in the assessment of children in two different scenarios: the nursery and early intervention center. Experiments in different populations with about 344 children over 2 years, allowed to testing the adequacy of the proposed good detection needs of professionals working with children between 0 and 6 years old system. The resulting thesis has allowed to formalizing the system at real environments and to identifying the acceptance by users as well as its impact on the provision of an early intervention service, such as the one described for the proper monitoring of language development in children. In addition, it proposes a new model of care and cooperative evaluation that lets to increase the existing experimental knowledge about it.

Discrete Multi-Criteria Methods for lands use and conservation planning on La Colacha in Arroyos Menores (Río Cuarto, Province of Córdoba, Argentina)

The study area is La Colacha sub-basins from Arroyos Menores basins, natural areas at West and South of Río Cuarto in Province of Córdoba of Argentina, fertile with loess soils and monsoon temperate climate, but with soil erosions including regressive gullies that degrade them progressively. Cultivated gently since some hundred sixty years, coordinated action planning became necessary to conserve lands while keeping good agro-production. The authors had improved data on soils and on hydrology for the study area, evaluated systems of soil uses and actions to be recommended and applied Decision Support Systems (DSS) tools for that, and were conducted to use discrete multi-criteria models (MCDM) for the more global views about soil conservation and hydraulic management actions and about main types of use of soils. For that they used weighted PROMETHEE, ELECTRE, and AHP methods with a system of criteria grouped as environmental, economic and social, and criteria from their data on effects of criteria. The alternatives resulting offer indication for planning depending somehow on sub basins and on selections of weights, but actions for conservation of soils and water management measures are recommended to conserve the basins conditions, actually sensibly degrading, mainly keeping actual uses of the lands.

Tour virtual: una forma eficiente de realizar evaluaciones tempranas en aplicaciones de paciente

Tradicionalmente, los sistemas de ayuda a la decisión (Decision Support Systems, DSS) han estado dirigidos a los profesionales médicos; sin embargo también pueden ayudar a aquellos pacientes que desean tener un papel más activo en el cuidado de su salud. Además, los pacientes quieren ser tratados en el momento en que su estado de salud lo requiera, sin importar el lugar en el que se encuentren. El sistema MobiGuide proporciona un soporte personalizado y basado en evidencia clínica tanto a profesionales médicos como a pacientes en todo momento y en todo lugar. La aplicación móvil del paciente representa el punto de acceso al servicio y, por tanto, es responsable en gran medida del éxito o fracaso del sistema. En MobiGuide, se ha incorporado a los pacientes desde el comienzo en el proceso de diseño y evaluación de la aplicación para garantizar una adecuada funcionalidad y usabilidad del sistema. En este trabajo presentamos la primera evaluación realizada por los pacientes mediante un tour virtual por la Aplicación de Paciente. Los resultados son altamente positivos y útiles para mejorar la aplicación, corregir defectos y conseguir la aplicación final esperada por los pacientes.

Knowledge Modelling in Multiagent Systems: The Case of the Management of a National Network

This paper presents the knowledge model of a distributed decision support system, that has been designed for the management of a national network in Ukraine. It shows how advanced Artificial Intelligence techniques (multiagent systems and knowledge modelling) have been applied to solve this real-world decision support problem: on the one hand its distributed nature, implied by different loci of decision-making at the network nodes, suggested to apply a multiagent solution; on the other, due to the complexity of problem-solving for local network administration, it was useful to apply knowledge modelling techniques, in order to structure the different knowledge types and reasoning processes involved. The paper sets out from a description of our particular management problem. Subsequently, our agent model is described, pointing out the local problem-solving and coordination knowledge models. Finally, the dynamics of the approach is illustrated by an example.

Trust-ware: A Methodology to Analyze, Design, and Secure Trust and Reputation Systems

Entendemos por inteligencia colectiva una forma de inteligencia que surge de la colaboración y la participación de varios individuos o, siendo más estrictos, varias entidades. En base a esta sencilla definición podemos observar que este concepto es campo de estudio de las más diversas disciplinas como pueden ser la sociología, las tecnologías de la información o la biología, atendiendo cada una de ellas a un tipo de entidades diferentes: seres humanos, elementos de computación o animales. Como elemento común podríamos indicar que la inteligencia colectiva ha tenido como objetivo el ser capaz de fomentar una inteligencia de grupo que supere a la inteligencia individual de las entidades que lo forman a través de mecanismos de coordinación, cooperación, competencia, integración, diferenciación, etc. Sin embargo, aunque históricamente la inteligencia colectiva se ha podido desarrollar de forma paralela e independiente en las distintas disciplinas que la tratan, en la actualidad, los avances en las tecnologías de la información han provocado que esto ya no sea suficiente. Hoy en día seres humanos y máquinas a través de todo tipo de redes de comunicación e interfaces, conviven en un entorno en el que la inteligencia colectiva ha cobrado una nueva dimensión: ya no sólo puede intentar obtener un comportamiento superior al de sus entidades constituyentes sino que ahora, además, estas inteligencias individuales son completamente diferentes unas de otras y aparece por lo tanto el doble reto de ser capaces de gestionar esta gran heterogeneidad y al mismo tiempo ser capaces de obtener comportamientos aún más inteligentes gracias a las sinergias que los distintos tipos de inteligencias pueden generar. Dentro de las áreas de trabajo de la inteligencia colectiva existen varios campos abiertos en los que siempre se intenta obtener unas prestaciones superiores a las de los individuos. Por ejemplo: consciencia colectiva, memoria colectiva o sabiduría colectiva. Entre todos estos campos nosotros nos centraremos en uno que tiene presencia en la práctica totalidad de posibles comportamientos inteligentes: la toma de decisiones. El campo de estudio de la toma de decisiones es realmente amplio y dentro del mismo la evolución ha sido completamente paralela a la que citábamos anteriormente en referencia a la inteligencia colectiva. En primer lugar se centró en el individuo como entidad decisoria para posteriormente desarrollarse desde un punto de vista social, institucional, etc. La primera fase dentro del estudio de la toma de decisiones se basó en la utilización de paradigmas muy sencillos: análisis de ventajas e inconvenientes, priorización basada en la maximización de algún parámetro del resultado, capacidad para satisfacer los requisitos de forma mínima por parte de las alternativas, consultas a expertos o entidades autorizadas o incluso el azar. Sin embargo, al igual que el paso del estudio del individuo al grupo supone una nueva dimensión dentro la inteligencia colectiva la toma de decisiones colectiva supone un nuevo reto en todas las disciplinas relacionadas. Además, dentro de la decisión colectiva aparecen dos nuevos frentes: los sistemas de decisión centralizados y descentralizados. En el presente proyecto de tesis nos centraremos en este segundo, que es el que supone una mayor atractivo tanto por las posibilidades de generar nuevo conocimiento y trabajar con problemas abiertos actualmente así como en lo que respecta a la aplicabilidad de los resultados que puedan obtenerse. Ya por último, dentro del campo de los sistemas de decisión descentralizados existen varios mecanismos fundamentales que dan lugar a distintas aproximaciones a la problemática propia de este campo. Por ejemplo el liderazgo, la imitación, la prescripción o el miedo. Nosotros nos centraremos en uno de los más multidisciplinares y con mayor capacidad de aplicación en todo tipo de disciplinas y que, históricamente, ha demostrado que puede dar lugar a prestaciones muy superiores a otros tipos de mecanismos de decisión descentralizados: la confianza y la reputación. Resumidamente podríamos indicar que confianza es la creencia por parte de una entidad que otra va a realizar una determinada actividad de una forma concreta. En principio es algo subjetivo, ya que la confianza de dos entidades diferentes sobre una tercera no tiene porqué ser la misma. Por otro lado, la reputación es la idea colectiva (o evaluación social) que distintas entidades de un sistema tiene sobre otra entidad del mismo en lo que respecta a un determinado criterio. Es por tanto una información de carácter colectivo pero única dentro de un sistema, no asociada a cada una de las entidades del sistema sino por igual a todas ellas. En estas dos sencillas definiciones se basan la inmensa mayoría de sistemas colectivos. De hecho muchas disertaciones indican que ningún tipo de organización podría ser viable de no ser por la existencia y la utilización de los conceptos de confianza y reputación. A partir de ahora, a todo sistema que utilice de una u otra forma estos conceptos lo denominaremos como sistema de confianza y reputación (o TRS, Trust and Reputation System). Sin embargo, aunque los TRS son uno de los aspectos de nuestras vidas más cotidianos y con un mayor campo de aplicación, el conocimiento que existe actualmente sobre ellos no podría ser más disperso. Existen un gran número de trabajos científicos en todo tipo de áreas de conocimiento: filosofía, psicología, sociología, economía, política, tecnologías de la información, etc. Pero el principal problema es que no existe una visión completa de la confianza y reputación en su sentido más amplio. Cada disciplina focaliza sus estudios en unos aspectos u otros dentro de los TRS, pero ninguna de ellas trata de explotar el conocimiento generado en el resto para mejorar sus prestaciones en su campo de aplicación concreto. Aspectos muy detallados en algunas áreas de conocimiento son completamente obviados por otras, o incluso aspectos tratados por distintas disciplinas, al ser estudiados desde distintos puntos de vista arrojan resultados complementarios que, sin embargo, no son aprovechados fuera de dichas áreas de conocimiento. Esto nos lleva a una dispersión de conocimiento muy elevada y a una falta de reutilización de metodologías, políticas de actuación y técnicas de una disciplina a otra. Debido su vital importancia, esta alta dispersión de conocimiento se trata de uno de los principales problemas que se pretenden resolver con el presente trabajo de tesis. Por otro lado, cuando se trabaja con TRS, todos los aspectos relacionados con la seguridad están muy presentes ya que muy este es un tema vital dentro del campo de la toma de decisiones. Además también es habitual que los TRS se utilicen para desempeñar responsabilidades que aportan algún tipo de funcionalidad relacionada con el mundo de la seguridad. Por último no podemos olvidar que el acto de confiar está indefectiblemente unido al de delegar una determinada responsabilidad, y que al tratar estos conceptos siempre aparece la idea de riesgo, riesgo de que las expectativas generadas por el acto de la delegación no se cumplan o se cumplan de forma diferente. Podemos ver por lo tanto que cualquier sistema que utiliza la confianza para mejorar o posibilitar su funcionamiento, por su propia naturaleza, es especialmente vulnerable si las premisas en las que se basa son atacadas. En este sentido podemos comprobar (tal y como analizaremos en más detalle a lo largo del presente documento) que las aproximaciones que realizan las distintas disciplinas que tratan la violación de los sistemas de confianza es de lo más variado. únicamente dentro del área de las tecnologías de la información se ha intentado utilizar alguno de los enfoques de otras disciplinas de cara a afrontar problemas relacionados con la seguridad de TRS. Sin embargo se trata de una aproximación incompleta y, normalmente, realizada para cumplir requisitos de aplicaciones concretas y no con la idea de afianzar una base de conocimiento más general y reutilizable en otros entornos. Con todo esto en cuenta, podemos resumir contribuciones del presente trabajo de tesis en las siguientes. • La realización de un completo análisis del estado del arte dentro del mundo de la confianza y la reputación que nos permite comparar las ventajas e inconvenientes de las diferentes aproximación que se realizan a estos conceptos en distintas áreas de conocimiento. • La definición de una arquitectura de referencia para TRS que contempla todas las entidades y procesos que intervienen en este tipo de sistemas. • La definición de un marco de referencia para analizar la seguridad de TRS. Esto implica tanto identificar los principales activos de un TRS en lo que respecta a la seguridad, así como el crear una tipología de posibles ataques y contramedidas en base a dichos activos. • La propuesta de una metodología para el análisis, el diseño, el aseguramiento y el despliegue de un TRS en entornos reales. Adicionalmente se exponen los principales tipos de aplicaciones que pueden obtenerse de los TRS y los medios para maximizar sus prestaciones en cada una de ellas. • La generación de un software que permite simular cualquier tipo de TRS en base a la arquitectura propuesta previamente. Esto permite evaluar las prestaciones de un TRS bajo una determinada configuración en un entorno controlado previamente a su despliegue en un entorno real. Igualmente es de gran utilidad para evaluar la resistencia a distintos tipos de ataques o mal-funcionamientos del sistema. Además de las contribuciones realizadas directamente en el campo de los TRS, hemos realizado aportaciones originales a distintas áreas de conocimiento gracias a la aplicación de las metodologías de análisis y diseño citadas con anterioridad. • Detección de anomalías térmicas en Data Centers. Hemos implementado con éxito un sistema de deteción de anomalías térmicas basado en un TRS. Comparamos la detección de prestaciones de algoritmos de tipo Self-Organized Maps (SOM) y Growing Neural Gas (GNG). Mostramos como SOM ofrece mejores resultados para anomalías en los sistemas de refrigeración de la sala mientras que GNG es una opción más adecuada debido a sus tasas de detección y aislamiento para casos de anomalías provocadas por una carga de trabajo excesiva. • Mejora de las prestaciones de recolección de un sistema basado en swarm computing y odometría social. Gracias a la implementación de un TRS conseguimos mejorar las capacidades de coordinación de una red de robots autónomos distribuidos. La principal contribución reside en el análisis y la validación de las mejoras increméntales que pueden conseguirse con la utilización apropiada de la información existente en el sistema y que puede ser relevante desde el punto de vista de un TRS, y con la implementación de algoritmos de cálculo de confianza basados en dicha información. • Mejora de la seguridad de Wireless Mesh Networks contra ataques contra la integridad, la confidencialidad o la disponibilidad de los datos y / o comunicaciones soportadas por dichas redes. • Mejora de la seguridad de Wireless Sensor Networks contra ataques avanzamos, como insider attacks, ataques desconocidos, etc. Gracias a las metodologías presentadas implementamos contramedidas contra este tipo de ataques en entornos complejos. En base a los experimentos realizados, hemos demostrado que nuestra aproximación es capaz de detectar y confinar varios tipos de ataques que afectan a los protocoles esenciales de la red. La propuesta ofrece unas velocidades de detección muy altas así como demuestra que la inclusión de estos mecanismos de actuación temprana incrementa significativamente el esfuerzo que un atacante tiene que introducir para comprometer la red. Finalmente podríamos concluir que el presente trabajo de tesis supone la generación de un conocimiento útil y aplicable a entornos reales, que nos permite la maximización de las prestaciones resultantes de la utilización de TRS en cualquier tipo de campo de aplicación. De esta forma cubrimos la principal carencia existente actualmente en este campo, que es la falta de una base de conocimiento común y agregada y la inexistencia de una metodología para el desarrollo de TRS que nos permita analizar, diseñar, asegurar y desplegar TRS de una forma sistemática y no artesanal y ad-hoc como se hace en la actualidad. ABSTRACT By collective intelligence we understand a form of intelligence that emerges from the collaboration and competition of many individuals, or strictly speaking, many entities. Based on this simple definition, we can see how this concept is the field of study of a wide range of disciplines, such as sociology, information science or biology, each of them focused in different kinds of entities: human beings, computational resources, or animals. As a common factor, we can point that collective intelligence has always had the goal of being able of promoting a group intelligence that overcomes the individual intelligence of the basic entities that constitute it. This can be accomplished through different mechanisms such as coordination, cooperation, competence, integration, differentiation, etc. Collective intelligence has historically been developed in a parallel and independent way among the different disciplines that deal with it. However, this is not enough anymore due to the advances in information technologies. Nowadays, human beings and machines coexist in environments where collective intelligence has taken a new dimension: we yet have to achieve a better collective behavior than the individual one, but now we also have to deal with completely different kinds of individual intelligences. Therefore, we have a double goal: being able to deal with this heterogeneity and being able to get even more intelligent behaviors thanks to the synergies that the different kinds of intelligence can generate. Within the areas of collective intelligence there are several open topics where they always try to get better performances from groups than from the individuals. For example: collective consciousness, collective memory, or collective wisdom. Among all these topics we will focus on collective decision making, that has influence in most of the collective intelligent behaviors. The field of study of decision making is really wide, and its evolution has been completely parallel to the aforementioned collective intelligence. Firstly, it was focused on the individual as the main decision-making entity, but later it became involved in studying social and institutional groups as basic decision-making entities. The first studies within the decision-making discipline were based on simple paradigms, such as pros and cons analysis, criteria prioritization, fulfillment, following orders, or even chance. However, in the same way that studying the community instead of the individual meant a paradigm shift within collective intelligence, collective decision-making means a new challenge for all the related disciplines. Besides, two new main topics come up when dealing with collective decision-making: centralized and decentralized decision-making systems. In this thesis project we focus in the second one, because it is the most interesting based on the opportunities to generate new knowledge and deal with open issues in this area, as well as these results can be put into practice in a wider set of real-life environments. Finally, within the decentralized collective decision-making systems discipline, there are several basic mechanisms that lead to different approaches to the specific problems of this field, for example: leadership, imitation, prescription, or fear. We will focus on trust and reputation. They are one of the most multidisciplinary concepts and with more potential for applying them in every kind of environments. Besides, they have historically shown that they can generate better performance than other decentralized decision-making mechanisms. Shortly, we say trust is the belief of one entity that the outcome of other entities’ actions is going to be in a specific way. It is a subjective concept because the trust of two different entities in another one does not have to be the same. Reputation is the collective idea (or social evaluation) that a group of entities within a system have about another entity based on a specific criterion. Thus, it is a collective concept in its origin. It is important to say that the behavior of most of the collective systems are based on these two simple definitions. In fact, a lot of articles and essays describe how any organization would not be viable if the ideas of trust and reputation did not exist. From now on, we call Trust an Reputation System (TRS) to any kind of system that uses these concepts. Even though TRSs are one of the most common everyday aspects in our lives, the existing knowledge about them could not be more dispersed. There are thousands of scientific works in every field of study related to trust and reputation: philosophy, psychology, sociology, economics, politics, information sciences, etc. But the main issue is that a comprehensive vision of trust and reputation for all these disciplines does not exist. Every discipline focuses its studies on a specific set of topics but none of them tries to take advantage of the knowledge generated in the other disciplines to improve its behavior or performance. Detailed topics in some fields are completely obviated in others, and even though the study of some topics within several disciplines produces complementary results, these results are not used outside the discipline where they were generated. This leads us to a very high knowledge dispersion and to a lack in the reuse of methodologies, policies and techniques among disciplines. Due to its great importance, this high dispersion of trust and reputation knowledge is one of the main problems this thesis contributes to solve. When we work with TRSs, all the aspects related to security are a constant since it is a vital aspect within the decision-making systems. Besides, TRS are often used to perform some responsibilities related to security. Finally, we cannot forget that the act of trusting is invariably attached to the act of delegating a specific responsibility and, when we deal with these concepts, the idea of risk is always present. This refers to the risk of generated expectations not being accomplished or being accomplished in a different way we anticipated. Thus, we can see that any system using trust to improve or enable its behavior, because of its own nature, is especially vulnerable if the premises it is based on are attacked. Related to this topic, we can see that the approaches of the different disciplines that study attacks of trust and reputation are very diverse. Some attempts of using approaches of other disciplines have been made within the information science area of knowledge, but these approaches are usually incomplete, not systematic and oriented to achieve specific requirements of specific applications. They never try to consolidate a common base of knowledge that could be reusable in other context. Based on all these ideas, this work makes the following direct contributions to the field of TRS: • The compilation of the most relevant existing knowledge related to trust and reputation management systems focusing on their advantages and disadvantages. • We define a generic architecture for TRS, identifying the main entities and processes involved. • We define a generic security framework for TRS. We identify the main security assets and propose a complete taxonomy of attacks for TRS. • We propose and validate a methodology to analyze, design, secure and deploy TRS in real-life environments. Additionally we identify the principal kind of applications we can implement with TRS and how TRS can provide a specific functionality. • We develop a software component to validate and optimize the behavior of a TRS in order to achieve a specific functionality or performance. In addition to the contributions made directly to the field of the TRS, we have made original contributions to different areas of knowledge thanks to the application of the analysis, design and security methodologies previously presented: • Detection of thermal anomalies in Data Centers. Thanks to the application of the TRS analysis and design methodologies, we successfully implemented a thermal anomaly detection system based on a TRS.We compare the detection performance of Self-Organized- Maps and Growing Neural Gas algorithms. We show how SOM provides better results for Computer Room Air Conditioning anomaly detection, yielding detection rates of 100%, in training data with malfunctioning sensors. We also show that GNG yields better detection and isolation rates for workload anomaly detection, reducing the false positive rate when compared to SOM. • Improving the performance of a harvesting system based on swarm computing and social odometry. Through the implementation of a TRS, we achieved to improve the ability of coordinating a distributed network of autonomous robots. The main contribution lies in the analysis and validation of the incremental improvements that can be achieved with proper use information that exist in the system and that are relevant for the TRS, and the implementation of the appropriated trust algorithms based on such information. • Improving Wireless Mesh Networks security against attacks against the integrity, confidentiality or availability of data and communications supported by these networks. Thanks to the implementation of a TRS we improved the detection time rate against these kind of attacks and we limited their potential impact over the system. • We improved the security of Wireless Sensor Networks against advanced attacks, such as insider attacks, unknown attacks, etc. Thanks to the TRS analysis and design methodologies previously described, we implemented countermeasures against such attacks in a complex environment. In our experiments we have demonstrated that our system is capable of detecting and confining various attacks that affect the core network protocols. We have also demonstrated that our approach is capable of rapid attack detection. Also, it has been proven that the inclusion of the proposed detection mechanisms significantly increases the effort the attacker has to introduce in order to compromise the network. Finally we can conclude that, to all intents and purposes, this thesis offers a useful and applicable knowledge in real-life environments that allows us to maximize the performance of any system based on a TRS. Thus, we deal with the main deficiency of this discipline: the lack of a common and complete base of knowledge and the lack of a methodology for the development of TRS that allow us to analyze, design, secure and deploy TRS in a systematic way.

Detecting Traffic Problems with ILP

Expert systems for decision support have recently been successfully introduced in road transport management. In this paper, we apply three state-of-the art ILP systems to learn how to detect traffic problems.

Simulating improved combinations tillage-rotation under dryland conditions.

The adequate combination of reduced tillage and crop rotation could increase the viability of dry land agriculture in Mediterrenean zones. Crop simulation models can support to examine various tillage-rotation combinations and explore management scenarios. The decision support system for agrotechnology transfer (DSSAT) (Hoogenboom et al., 2010) provides a suite of crop models suitable for this task. The objective of this work was to simulate the effects of two tillage systems, conventional tillage (ConvT) and no tillage (NoT), and three crop rotations, continuous cereal (CC), fallow-cereal (FallowC) and legume-cereal (LegumeC), under dry conditions, on the cereal yield, soil organic carbon (SOC) and nitrogen (SON) in a 15-year experiment, comparing these simulations with field observations.

On a meaningful integration of web services in data-intensive biomedical environments: The DICODE approach

This paper reports on an innovative approach that aims to reduce information management costs in data-intensive and cognitively-complex biomedical environments. Recognizing the importance of prominent high-performance computing paradigms and large data processing technologies as well as collaboration support systems to remedy data-intensive issues, it adopts a hybrid approach by building on the synergy of these technologies. The proposed approach provides innovative Web-based workbenches that integrate and orchestrate a set of interoperable services that reduce the data-intensiveness and complexity overload at critical decision points to a manageable level, thus permitting stakeholders to be more productive and concentrate on creative activities.

MOIRA-PLUS use in decision making on the long-term management of contaminated freshwater bodies and catchments

In the mid-long-term after a nuclear accident, the contamination of drinking water sources, fish and other aquatic foodstuffs, irrigation supplies and people?s exposure during recreational activities may create considerable public concern, even though dose assessment may in certain situations indicate lesser importance than for other sources, as clearly experienced in the aftermath of past accidents. In such circumstances there are a number of available countermeasure options, ranging from specific chemical treatment of lakes to bans on fish ingestion or on the use of water for crop irrigation. The potential actions can be broadly grouped into four main categories, chemical, biological, physical and social. In some cases a combination of actions may be the optimal strategy and a decision support system (DSS) like MOIRA-PLUS can be of great help to optimise a decision. A further option is of course not to take any remedial actions, although this may also have significant socio-economic repercussions which should be adequately evaluated. MOIRA-PLUS is designed to allow for a reliable assessment of the long-term evolution of the radiological situation and of feasible alternative rehabilitation strategies, including an objective evaluation of their social, economic and ecological impacts in a rational and comprehensive manner. MOIRA-PLUS also features a decision analysis methodology, making use of multi-attribute analysis, which can take into account the preferences and needs of different types of stakeholders. The main functions and elements of the system are described summarily. Also the conclusions from end-user?s experiences with the system are discussed, including exercises involving the organizations responsible for emergency management and the affected services, as well as different local and regional stakeholders. MOIRAPLUS has proven to be a mature system, user friendly and relatively easy to set up. It can help to better decisionmaking by enabling a realistic evaluation of the complete impacts of possible recovery strategies. Also, the interaction with stakeholders has allowed identifying improvements of the system that have been recently implemented.