31 resultados para Multiple criteria assessment

em Universidad Politécnica de Madrid


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The aim of the present research is to characterise the international scene in the field of building refurbishment, by thoroughly reviewing the literature relating to building renovation and systematising the results according to the different aspects considered by the authors. Even though there is certain consensus with respect to the criteria for the selection of energy efficiency measures, the assessment criteria differ broadly and widely. The present work highlights the lack of consensus on the assessment criteria and the need of harmonization. A holistic view is required in order to identify the most sustainable strategies in each particular case, considering social, environmental and economic impacts from a life cycle perspective.

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Geologic storage of carbon dioxide (CO2) has been proposed as a viable means for reducing anthropogenic CO2 emissions. Once injection begins, a program for measurement, monitoring, and verification (MMV) of CO2 distribution is required in order to: a) research key features, effects and processes needed for risk assessment; b) manage the injection process; c) delineate and identify leakage risk and surface escape; d) provide early warnings of failure near the reservoir; and f) verify storage for accounting and crediting. The selection of the methodology of monitoring (characterization of site and control and verification in the post-injection phase) is influenced by economic and technological variables. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) refers to a methodology developed for making decisions in the presence of multiple criteria. MCDM as a discipline has only a relatively short history of 40 years, and it has been closely related to advancements on computer technology. Evaluation methods and multicriteria decisions include the selection of a set of feasible alternatives, the simultaneous optimization of several objective functions, and a decision-making process and evaluation procedures that must be rational and consistent. The application of a mathematical model of decision-making will help to find the best solution, establishing the mechanisms to facilitate the management of information generated by number of disciplines of knowledge. Those problems in which decision alternatives are finite are called Discrete Multicriteria Decision problems. Such problems are most common in reality and this case scenario will be applied in solving the problem of site selection for storing CO2. Discrete MCDM is used to assess and decide on issues that by nature or design support a finite number of alternative solutions. Recently, Multicriteria Decision Analysis has been applied to hierarchy policy incentives for CCS, to assess the role of CCS, and to select potential areas which could be suitable to store. For those reasons, MCDM have been considered in the monitoring phase of CO2 storage, in order to select suitable technologies which could be techno-economical viable. In this paper, we identify techniques of gas measurements in subsurface which are currently applying in the phase of characterization (pre-injection); MCDM will help decision-makers to hierarchy the most suitable technique which fit the purpose to monitor the specific physic-chemical parameter.

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When users face a certain problem needing a product, service, or action to solve it, selecting the best alternative among them can be a dicult task due to the uncertainty of their quality. This is especially the case in the domains where users do not have an expertise, like for example in Software Engineering. Multiple criteria decision making (MCDM) methods are methods that help making better decisions when facing the complex problem of selecting the best solution among a group of alternatives that can be compared according to different conflicting criteria. In MCDM problems, alternatives represent concrete products, services or actions that will help in achieving a goal, while criteria represent the characteristics of these alternatives that are important for making a decision.

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La apertura de los mercados internacionales de capital como consecuencia del proceso de globalización ha motivado un aumento significativo de la labor investigadora en el campo de la economía y, concretamente, en la teoría de la inversión. Los trabajos en este área tuvieron como punto de partida el artículo publicado por Harry Markowitz en 1952 en el Journal of Finance bajo el título “Portfolio Selection”. En él se pretende hacer una modelización del proceso inversionista principalmente a través de dos criterios: riesgo y retorno. Markowitz no da indicaciones en cuanto a cómo elegir la composición de una cartera optimizando simultáneamente riesgo y retorno. En su lugar, fija una de las dos variables (según la aversión al riesgo del inversor y su preferencia por las ganancias) y optimiza la otra. Sin embargo, este análisis resulta ser bastante simplista si tenemos en cuenta que los inversores, como cualquier ser humano, son decisores multicriterio: no sólo maximizarán el beneficio para un riesgo dado, sino que intentarán también minimizar el riesgo, diversificar el tipo de acciones que poseen para inmunizarse frente a crisis financieras, emplear nuevos criterios de inversión que incorporen la sostenibilidad medioambiental y el impacto que la actividad productiva tiene en la sociedad, destinar un mayor porcentaje del presupuesto a compañías poco endeudadas, que alcancen un buen rating o unos buenos índices de responsabilidad social corporativa, etc. La inclusión de estas nuevas variables en el modelo tradicional es ahora posible gracias a la teoría de la decisión multicriterio (MCDM: Multiple Criteria Decision Making). Desde los años setenta se viene desarrollando y aplicando este nuevo paradigma en áreas tan dispares como la planificación de redes de telecomunicación, la optimización de listas de espera en hospitales o la planificación logística de las grandes distribuidoras y compañías de mensajería. En el presente trabajo se pretende aplicar el paradigma MCDM a la construcción de una cartera de acciones siguiendo criterios tanto puramente financieros como de sostenibilidad medioambiental y responsabilidad social corporativa. Para ello, en esta primera parte se estudiará la teoría clásica de selección de carteras de Markowitz, explicando los parámetros que permiten caracterizar un instrumento financiero individual (retorno, riesgo, covarianza) y una cartera de instrumentos (diversificación, frontera eficiente). En la segunda parte se analizará en profundidad el concepto de desarrollo sostenible, tan extendido en la actualidad, y su transposición al plano corporativo y de gestión de carteras. Se realizará una revisión histórica del término y su encaje en el esquema de decisión de una compañía privada, así como un estudio de las herramientas para medir el cumplimiento de ciertos principios de sostenibilidad por parte de las compañías y hacer, de esta forma, cuantificables dichos conceptos con vistas a su incorporación al esquema decisional del inversor. Con posterioridad, en la tercera parte se estudiará la programación por metas como técnica de decisión multicriterio para aplicar al problema de la composición de carteras. El potencial de esta metodología radica en que permite hacer resoluble un problema, en principio, sin solución. Y es que, como no se pueden optimizar todos y cada uno de los criterios simultáneamente, la programación por metas minimizará las desviaciones respecto a determinados niveles de aspiración para ofrecer una solución lo más cercana posible a la ideal. Finalmente, se construirá un caso de estudio a partir de datos reales tanto financieros como de sostenibilidad para, posteriormente, resolver el modelo matemático construido empleando LINGO. A través de esta herramienta software se podrá simular el proceso de optimización y obtener una cartera-solución que refleje las preferencias del agente decisor.

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Small changes in agricultural practices have a large potential for reducing greenhouse gas emissions. However, the implementation of such practices at the local level is often limited by a range of barriers. Understanding the barriers is essential for defining effective measures, the actual mitigation potential of the measures, and the policy needs to ensure implementation. Here we evaluate behavioural, cultural, and policy barriers for implementation of mitigation practices at the local level that imply small changes to farmers. The choice of potential mitigation practices relevant to the case study is based on a literature review of previous empirical studies. Two methods that include the stakeholders? involvement (experts and farmers) are undertaken for the prioritization of these potential practices: (a) Multi-criteria analysis (MCA) of the choices of an expert panel and (b) Analysis of barriers to implementation based on a survey of farmers. The MCA considers two future climate scenarios ? current climate and a drier and warmer climate scenario. Results suggest that all potential selected practices are suitable for mitigation considering multiple criteria in both scenarios. Nevertheless, if all the barriers for implementation had the same influence, the preferred mitigation practices in the case study would be changes in fertilization management and use of cover crops. The identification of barriers for the implementation of the practices is based on the econometric analysis of surveys given to farmers. Results show that farmers? environmental concerns, financial incentives and access to technical advice are the main factors that define their barriers to implementation. These results may contribute to develop effective mitigation policy to be included in the 2020 review of the European Union Common Agricultural Policy.

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Las listas de espera son un problema para la mayor parte de los países que cuentan con un Sistema Nacional de Salud. El presente trabajo propone analizar el problema de las listas de espera desde una perspectiva de Decisión Multicriterio. Tras un análisis de las diferentes metodologías existentes, hemos elaborado un modelo de decisión basado en el método AHP (Analytic Hierarchy Process) para la gestión de listas de espera y lo hemos aplicado a un Hospital de la Comunidad de Madrid. La decisión multicriterio MCDM (Multiple Criteria Decision Making) es la teoría que estudia y analiza los problemas de decisión que involucran diferentes criterios. La MCDM enmarca con precisión problemas reales de toma de decisiones, planteados usualmente haciendo uso de varios criterios en conflicto; en los cuales, no será posible obtener en general una solución que asigne a todos los criterios su mejor valor sino que el decisor, aplicando distintas técnicas, deberá decidir la mejor solución a escoger del conjunto de soluciones factibles. El fundamento del AHP radica en descomponer problemas complejos en otros más sencillos y agregar las soluciones de los mismos. Según la propuesta de Saaty, el primer paso para la aplicación de este método es estructurar jerárquicamente el problema en niveles con distintos nodos interconectados. El primer nivel de la jerarquía corresponde al propósito del problema, el nivel/niveles intermedios a los criterios/subcriterios en base a los cuales se forma la decisión y el último corresponde a las alternativas o soluciones factibles del problema. La aplicación del método AHP requiere: -Realizar comparaciones por pares entre los entes de cada nivel jerárquico, en base a la importancia que presentan para el nodo del nivel superior de la jerarquía al que están ligados. Los resultados de estas comparaciones se recogen en forma de matrices de comparación por pares. -Obtener los vectores de prioridad correspondientes a cada una de las matrices de comparación por pares. -Calcular la contribución de cada alternativa al propósito del problema, mediante una agregación multiplicativa entre los niveles jerárquicos y en función de estos valores, ordenar las alternativas y seleccionar lo más conveniente como solución del problema. Como último paso en la metodología AHP debemos señalar que, cualquiera que sea el método empleado para sintetizar la información de dichas matrices para determinar los vectores de prioridad de los entes que se comparan, es posible realizar un análisis de sensibilidad del resultado alcanzado, visualizando y analizando otras posibles soluciones a obtener haciendo cambios en los juicios de valor emitidos por la unidad decisora al construir dichas matrices. El software Expert-Choice permite realizar el análisis de sensibilidad de 5 formas diferentes. En estos análisis se realizan variaciones en el valor de un peso o prioridad y se observa numérica y gráficamente como este cambio afecta a la puntuación de las alternativas.

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El análisis determinista de seguridad (DSA) es el procedimiento que sirve para diseñar sistemas, estructuras y componentes relacionados con la seguridad en las plantas nucleares. El DSA se basa en simulaciones computacionales de una serie de hipotéticos accidentes representativos de la instalación, llamados escenarios base de diseño (DBS). Los organismos reguladores señalan una serie de magnitudes de seguridad que deben calcularse en las simulaciones, y establecen unos criterios reguladores de aceptación (CRA), que son restricciones que deben cumplir los valores de esas magnitudes. Las metodologías para realizar los DSA pueden ser de 2 tipos: conservadoras o realistas. Las metodologías conservadoras utilizan modelos predictivos e hipótesis marcadamente pesimistas, y, por ello, relativamente simples. No necesitan incluir un análisis de incertidumbre de sus resultados. Las metodologías realistas se basan en hipótesis y modelos predictivos realistas, generalmente mecanicistas, y se suplementan con un análisis de incertidumbre de sus principales resultados. Se les denomina también metodologías BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”). En ellas, la incertidumbre se representa, básicamente, de manera probabilista. Para metodologías conservadores, los CRA son, simplemente, restricciones sobre valores calculados de las magnitudes de seguridad, que deben quedar confinados en una “región de aceptación” de su recorrido. Para metodologías BEPU, el CRA no puede ser tan sencillo, porque las magnitudes de seguridad son ahora variables inciertas. En la tesis se desarrolla la manera de introducción de la incertidumbre en los CRA. Básicamente, se mantiene el confinamiento a la misma región de aceptación, establecida por el regulador. Pero no se exige el cumplimiento estricto sino un alto nivel de certidumbre. En el formalismo adoptado, se entiende por ello un “alto nivel de probabilidad”, y ésta corresponde a la incertidumbre de cálculo de las magnitudes de seguridad. Tal incertidumbre puede considerarse como originada en los inputs al modelo de cálculo, y propagada a través de dicho modelo. Los inputs inciertos incluyen las condiciones iniciales y de frontera al cálculo, y los parámetros empíricos de modelo, que se utilizan para incorporar la incertidumbre debida a la imperfección del modelo. Se exige, por tanto, el cumplimiento del CRA con una probabilidad no menor a un valor P0 cercano a 1 y definido por el regulador (nivel de probabilidad o cobertura). Sin embargo, la de cálculo de la magnitud no es la única incertidumbre existente. Aunque un modelo (sus ecuaciones básicas) se conozca a la perfección, la aplicación input-output que produce se conoce de manera imperfecta (salvo que el modelo sea muy simple). La incertidumbre debida la ignorancia sobre la acción del modelo se denomina epistémica; también se puede decir que es incertidumbre respecto a la propagación. La consecuencia es que la probabilidad de cumplimiento del CRA no se puede conocer a la perfección; es una magnitud incierta. Y así se justifica otro término usado aquí para esta incertidumbre epistémica: metaincertidumbre. Los CRA deben incorporar los dos tipos de incertidumbre: la de cálculo de la magnitud de seguridad (aquí llamada aleatoria) y la de cálculo de la probabilidad (llamada epistémica o metaincertidumbre). Ambas incertidumbres pueden introducirse de dos maneras: separadas o combinadas. En ambos casos, el CRA se convierte en un criterio probabilista. Si se separan incertidumbres, se utiliza una probabilidad de segundo orden; si se combinan, se utiliza una probabilidad única. Si se emplea la probabilidad de segundo orden, es necesario que el regulador imponga un segundo nivel de cumplimiento, referido a la incertidumbre epistémica. Se denomina nivel regulador de confianza, y debe ser un número cercano a 1. Al par formado por los dos niveles reguladores (de probabilidad y de confianza) se le llama nivel regulador de tolerancia. En la Tesis se razona que la mejor manera de construir el CRA BEPU es separando las incertidumbres, por dos motivos. Primero, los expertos defienden el tratamiento por separado de incertidumbre aleatoria y epistémica. Segundo, el CRA separado es (salvo en casos excepcionales) más conservador que el CRA combinado. El CRA BEPU no es otra cosa que una hipótesis sobre una distribución de probabilidad, y su comprobación se realiza de forma estadística. En la tesis, los métodos estadísticos para comprobar el CRA BEPU en 3 categorías, según estén basados en construcción de regiones de tolerancia, en estimaciones de cuantiles o en estimaciones de probabilidades (ya sea de cumplimiento, ya sea de excedencia de límites reguladores). Según denominación propuesta recientemente, las dos primeras categorías corresponden a los métodos Q, y la tercera, a los métodos P. El propósito de la clasificación no es hacer un inventario de los distintos métodos en cada categoría, que son muy numerosos y variados, sino de relacionar las distintas categorías y citar los métodos más utilizados y los mejor considerados desde el punto de vista regulador. Se hace mención especial del método más utilizado hasta el momento: el método no paramétrico de Wilks, junto con su extensión, hecha por Wald, al caso multidimensional. Se decribe su método P homólogo, el intervalo de Clopper-Pearson, típicamente ignorado en el ámbito BEPU. En este contexto, se menciona el problema del coste computacional del análisis de incertidumbre. Los métodos de Wilks, Wald y Clopper-Pearson requieren que la muestra aleatortia utilizada tenga un tamaño mínimo, tanto mayor cuanto mayor el nivel de tolerancia exigido. El tamaño de muestra es un indicador del coste computacional, porque cada elemento muestral es un valor de la magnitud de seguridad, que requiere un cálculo con modelos predictivos. Se hace especial énfasis en el coste computacional cuando la magnitud de seguridad es multidimensional; es decir, cuando el CRA es un criterio múltiple. Se demuestra que, cuando las distintas componentes de la magnitud se obtienen de un mismo cálculo, el carácter multidimensional no introduce ningún coste computacional adicional. Se prueba así la falsedad de una creencia habitual en el ámbito BEPU: que el problema multidimensional sólo es atacable desde la extensión de Wald, que tiene un coste de computación creciente con la dimensión del problema. En el caso (que se da a veces) en que cada componente de la magnitud se calcula independientemente de los demás, la influencia de la dimensión en el coste no se puede evitar. Las primeras metodologías BEPU hacían la propagación de incertidumbres a través de un modelo sustitutivo (metamodelo o emulador) del modelo predictivo o código. El objetivo del metamodelo no es su capacidad predictiva, muy inferior a la del modelo original, sino reemplazar a éste exclusivamente en la propagación de incertidumbres. Para ello, el metamodelo se debe construir con los parámetros de input que más contribuyan a la incertidumbre del resultado, y eso requiere un análisis de importancia o de sensibilidad previo. Por su simplicidad, el modelo sustitutivo apenas supone coste computacional, y puede estudiarse exhaustivamente, por ejemplo mediante muestras aleatorias. En consecuencia, la incertidumbre epistémica o metaincertidumbre desaparece, y el criterio BEPU para metamodelos se convierte en una probabilidad simple. En un resumen rápido, el regulador aceptará con más facilidad los métodos estadísticos que menos hipótesis necesiten; los exactos más que los aproximados; los no paramétricos más que los paramétricos, y los frecuentistas más que los bayesianos. El criterio BEPU se basa en una probabilidad de segundo orden. La probabilidad de que las magnitudes de seguridad estén en la región de aceptación no sólo puede asimilarse a una probabilidad de éxito o un grado de cumplimiento del CRA. También tiene una interpretación métrica: representa una distancia (dentro del recorrido de las magnitudes) desde la magnitud calculada hasta los límites reguladores de aceptación. Esta interpretación da pie a una definición que propone esta tesis: la de margen de seguridad probabilista. Dada una magnitud de seguridad escalar con un límite superior de aceptación, se define el margen de seguridad (MS) entre dos valores A y B de la misma como la probabilidad de que A sea menor que B, obtenida a partir de las incertidumbres de A y B. La definición probabilista de MS tiene varias ventajas: es adimensional, puede combinarse de acuerdo con las leyes de la probabilidad y es fácilmente generalizable a varias dimensiones. Además, no cumple la propiedad simétrica. El término margen de seguridad puede aplicarse a distintas situaciones: distancia de una magnitud calculada a un límite regulador (margen de licencia); distancia del valor real de la magnitud a su valor calculado (margen analítico); distancia desde un límite regulador hasta el valor umbral de daño a una barrera (margen de barrera). Esta idea de representar distancias (en el recorrido de magnitudes de seguridad) mediante probabilidades puede aplicarse al estudio del conservadurismo. El margen analítico puede interpretarse como el grado de conservadurismo (GC) de la metodología de cálculo. Utilizando la probabilidad, se puede cuantificar el conservadurismo de límites de tolerancia de una magnitud, y se pueden establecer indicadores de conservadurismo que sirvan para comparar diferentes métodos de construcción de límites y regiones de tolerancia. Un tópico que nunca se abordado de manera rigurosa es el de la validación de metodologías BEPU. Como cualquier otro instrumento de cálculo, una metodología, antes de poder aplicarse a análisis de licencia, tiene que validarse, mediante la comparación entre sus predicciones y valores reales de las magnitudes de seguridad. Tal comparación sólo puede hacerse en escenarios de accidente para los que existan valores medidos de las magnitudes de seguridad, y eso ocurre, básicamente en instalaciones experimentales. El objetivo último del establecimiento de los CRA consiste en verificar que se cumplen para los valores reales de las magnitudes de seguridad, y no sólo para sus valores calculados. En la tesis se demuestra que una condición suficiente para este objetivo último es la conjunción del cumplimiento de 2 criterios: el CRA BEPU de licencia y un criterio análogo, pero aplicado a validación. Y el criterio de validación debe demostrarse en escenarios experimentales y extrapolarse a plantas nucleares. El criterio de licencia exige un valor mínimo (P0) del margen probabilista de licencia; el criterio de validación exige un valor mínimo del margen analítico (el GC). Esos niveles mínimos son básicamente complementarios; cuanto mayor uno, menor el otro. La práctica reguladora actual impone un valor alto al margen de licencia, y eso supone que el GC exigido es pequeño. Adoptar valores menores para P0 supone menor exigencia sobre el cumplimiento del CRA, y, en cambio, más exigencia sobre el GC de la metodología. Y es importante destacar que cuanto mayor sea el valor mínimo del margen (de licencia o analítico) mayor es el coste computacional para demostrarlo. Así que los esfuerzos computacionales también son complementarios: si uno de los niveles es alto (lo que aumenta la exigencia en el cumplimiento del criterio) aumenta el coste computacional. Si se adopta un valor medio de P0, el GC exigido también es medio, con lo que la metodología no tiene que ser muy conservadora, y el coste computacional total (licencia más validación) puede optimizarse. ABSTRACT Deterministic Safety Analysis (DSA) is the procedure used in the design of safety-related systems, structures and components of nuclear power plants (NPPs). DSA is based on computational simulations of a set of hypothetical accidents of the plant, named Design Basis Scenarios (DBS). Nuclear regulatory authorities require the calculation of a set of safety magnitudes, and define the regulatory acceptance criteria (RAC) that must be fulfilled by them. Methodologies for performing DSA van be categorized as conservative or realistic. Conservative methodologies make use of pessimistic model and assumptions, and are relatively simple. They do not need an uncertainty analysis of their results. Realistic methodologies are based on realistic (usually mechanistic) predictive models and assumptions, and need to be supplemented with uncertainty analyses of their results. They are also termed BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”) methodologies, and are typically based on a probabilistic representation of the uncertainty. For conservative methodologies, the RAC are simply the restriction of calculated values of safety magnitudes to “acceptance regions” defined on their range. For BEPU methodologies, the RAC cannot be so simple, because the safety magnitudes are now uncertain. In the present Thesis, the inclusion of uncertainty in RAC is studied. Basically, the restriction to the acceptance region must be fulfilled “with a high certainty level”. Specifically, a high probability of fulfillment is required. The calculation uncertainty of the magnitudes is considered as propagated from inputs through the predictive model. Uncertain inputs include model empirical parameters, which store the uncertainty due to the model imperfection. The fulfillment of the RAC is required with a probability not less than a value P0 close to 1 and defined by the regulator (probability or coverage level). Calculation uncertainty is not the only one involved. Even if a model (i.e. the basic equations) is perfectly known, the input-output mapping produced by the model is imperfectly known (unless the model is very simple). This ignorance is called epistemic uncertainty, and it is associated to the process of propagation). In fact, it is propagated to the probability of fulfilling the RAC. Another term used on the Thesis for this epistemic uncertainty is metauncertainty. The RAC must include the two types of uncertainty: one for the calculation of the magnitude (aleatory uncertainty); the other one, for the calculation of the probability (epistemic uncertainty). The two uncertainties can be taken into account in a separate fashion, or can be combined. In any case the RAC becomes a probabilistic criterion. If uncertainties are separated, a second-order probability is used; of both are combined, a single probability is used. On the first case, the regulator must define a level of fulfillment for the epistemic uncertainty, termed regulatory confidence level, as a value close to 1. The pair of regulatory levels (probability and confidence) is termed the regulatory tolerance level. The Thesis concludes that the adequate way of setting the BEPU RAC is by separating the uncertainties. There are two reasons to do so: experts recommend the separation of aleatory and epistemic uncertainty; and the separated RAC is in general more conservative than the joint RAC. The BEPU RAC is a hypothesis on a probability distribution, and must be statistically tested. The Thesis classifies the statistical methods to verify the RAC fulfillment in 3 categories: methods based on tolerance regions, in quantile estimators and on probability (of success or failure) estimators. The former two have been termed Q-methods, whereas those in the third category are termed P-methods. The purpose of our categorization is not to make an exhaustive survey of the very numerous existing methods. Rather, the goal is to relate the three categories and examine the most used methods from a regulatory standpoint. Special mention deserves the most used method, due to Wilks, and its extension to multidimensional variables (due to Wald). The counterpart P-method of Wilks’ is Clopper-Pearson interval, typically ignored in the BEPU realm. The problem of the computational cost of an uncertainty analysis is tackled. Wilks’, Wald’s and Clopper-Pearson methods require a minimum sample size, which is a growing function of the tolerance level. The sample size is an indicator of the computational cost, because each element of the sample must be calculated with the predictive models (codes). When the RAC is a multiple criteria, the safety magnitude becomes multidimensional. When all its components are output of the same calculation, the multidimensional character does not introduce additional computational cost. In this way, an extended idea in the BEPU realm, stating that the multi-D problem can only be tackled with the Wald extension, is proven to be false. When the components of the magnitude are independently calculated, the influence of the problem dimension on the cost cannot be avoided. The former BEPU methodologies performed the uncertainty propagation through a surrogate model of the code, also termed emulator or metamodel. The goal of a metamodel is not the predictive capability, clearly worse to the original code, but the capacity to propagate uncertainties with a lower computational cost. The emulator must contain the input parameters contributing the most to the output uncertainty, and this requires a previous importance analysis. The surrogate model is practically inexpensive to run, so that it can be exhaustively analyzed through Monte Carlo. Therefore, the epistemic uncertainty due to sampling will be reduced to almost zero, and the BEPU RAC for metamodels includes a simple probability. The regulatory authority will tend to accept the use of statistical methods which need a minimum of assumptions: exact, nonparametric and frequentist methods rather than approximate, parametric and bayesian methods, respectively. The BEPU RAC is based on a second-order probability. The probability of the safety magnitudes being inside the acceptance region is a success probability and can be interpreted as a fulfillment degree if the RAC. Furthermore, it has a metric interpretation, as a distance (in the range of magnitudes) from calculated values of the magnitudes to acceptance regulatory limits. A probabilistic definition of safety margin (SM) is proposed in the thesis. The same from a value A to other value B of a safety magnitude is defined as the probability that A is less severe than B, obtained from the uncertainties if A and B. The probabilistic definition of SM has several advantages: it is nondimensional, ranges in the interval (0,1) and can be easily generalized to multiple dimensions. Furthermore, probabilistic SM are combined according to the probability laws. And a basic property: probabilistic SM are not symmetric. There are several types of SM: distance from a calculated value to a regulatory limit (licensing margin); or from the real value to the calculated value of a magnitude (analytical margin); or from the regulatory limit to the damage threshold (barrier margin). These representations of distances (in the magnitudes’ range) as probabilities can be applied to the quantification of conservativeness. Analytical margins can be interpreted as the degree of conservativeness (DG) of the computational methodology. Conservativeness indicators are established in the Thesis, useful in the comparison of different methods of constructing tolerance limits and regions. There is a topic which has not been rigorously tackled to the date: the validation of BEPU methodologies. Before being applied in licensing, methodologies must be validated, on the basis of comparisons of their predictions ad real values of the safety magnitudes. Real data are obtained, basically, in experimental facilities. The ultimate goal of establishing RAC is to verify that real values (aside from calculated values) fulfill them. In the Thesis it is proved that a sufficient condition for this goal is the conjunction of 2 criteria: the BEPU RAC and an analogous criterion for validation. And this las criterion must be proved in experimental scenarios and extrapolated to NPPs. The licensing RAC requires a minimum value (P0) of the probabilistic licensing margin; the validation criterion requires a minimum value of the analytical margin (i.e., of the DG). These minimum values are basically complementary; the higher one of them, the lower the other one. The regulatory practice sets a high value on the licensing margin, so that the required DG is low. The possible adoption of lower values for P0 would imply weaker exigence on the RCA fulfillment and, on the other hand, higher exigence on the conservativeness of the methodology. It is important to highlight that a higher minimum value of the licensing or analytical margin requires a higher computational cost. Therefore, the computational efforts are also complementary. If medium levels are adopted, the required DG is also medium, and the methodology does not need to be very conservative. The total computational effort (licensing plus validation) could be optimized.

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La estructura económica mundial, con centros de producción y consumo descentralizados y el consiguiente aumento en el tráfico de mercancías en todo el mundo, crea considerables problemas y desafíos para el sector del transporte de mercancías. Esta situación ha llevado al transporte marítimo a convertirse en el modo más económico y más adecuado para el transporte de mercancías a nivel global. De este modo, los puertos marítimos se configuran como nodos de importancia capital en la cadena de suministro al servir como enlace entre dos sistemas de transporte, el marítimo y el terrestre. El aumento de la actividad en los puertos marítimos produce tres efectos indeseables: el aumento de la congestión vial, la falta de espacio abierto en las instalaciones portuarias y un impacto ambiental significativo en los puertos marítimos. Los puertos secos nacen para favorecer la utilización de cada modo de transporte en los segmentos en que resultan más competitivos y para mitigar estos problemas moviendo parte de la actividad en el interior. Además, gracias a la implantación de puertos secos es posible discretizar cada uno de los eslabones de la cadena de transporte, permitiendo que los modos más contaminantes y con menor capacidad de transporte tengan itinerarios lo más cortos posible, o bien, sean utilizados únicamente para el transporte de mercancías de alto valor añadido. Así, los puertos secos se presentan como una oportunidad para fortalecer las soluciones intermodales como parte de una cadena integrada de transporte sostenible, potenciando el transporte de mercancías por ferrocarril. Sin embargo, su potencial no es aprovechado al no existir una metodología de planificación de la ubicación de uso sencillo y resultados claros para la toma de decisiones a partir de los criterios ingenieriles definidos por los técnicos. La decisión de dónde ubicar un puerto seco exige un análisis exhaustivo de toda la cadena logística, con el objetivo de transferir el mayor volumen de tráfico posible a los modos más eficientes desde el punto de vista energético, que son menos perjudiciales para el medio ambiente. Sin embargo, esta decisión también debe garantizar la sostenibilidad de la propia localización. Esta Tesis Doctoral, pretende sentar las bases teóricas para el desarrollo de una herramienta de Herramienta de Ayuda a la Toma de Decisiones que permita establecer la localización más adecuada para la construcción de puertos secos. Este primer paso es el desarrollo de una metodología de evaluación de la sostenibilidad y la calidad de las localizaciones de los puertos secos actuales mediante el uso de las siguientes técnicas: Metodología DELPHI, Redes Bayesianas, Análisis Multicriterio y Sistemas de Información Geográfica. Reconociendo que la determinación de la ubicación más adecuada para situar diversos tipos de instalaciones es un importante problema geográfico, con significativas repercusiones medioambientales, sociales, económicos, locacionales y de accesibilidad territorial, se considera un conjunto de 40 variables (agrupadas en 17 factores y estos, a su vez, en 4 criterios) que permiten evaluar la sostenibilidad de las localizaciones. El Análisis Multicriterio se utiliza como forma de establecer una puntuación a través de un algoritmo de scoring. Este algoritmo se alimenta a través de: 1) unas calificaciones para cada variable extraídas de información geográfica analizada con ArcGIS (Criteria Assessment Score); 2) los pesos de los factores obtenidos a través de un cuestionario DELPHI, una técnica caracterizada por su capacidad para alcanzar consensos en un grupo de expertos de muy diferentes especialidades: logística, sostenibilidad, impacto ambiental, planificación de transportes y geografía; y 3) los pesos de las variables, para lo que se emplean las Redes Bayesianas lo que supone una importante aportación metodológica al tratarse de una novedosa aplicación de esta técnica. Los pesos se obtienen aprovechando la capacidad de clasificación de las Redes Bayesianas, en concreto de una red diseñada con un algoritmo de tipo greedy denominado K2 que permite priorizar cada variable en función de las relaciones que se establecen en el conjunto de variables. La principal ventaja del empleo de esta técnica es la reducción de la arbitrariedad en la fijación de los pesos de la cual suelen adolecer las técnicas de Análisis Multicriterio. Como caso de estudio, se evalúa la sostenibilidad de los 10 puertos secos existentes en España. Los resultados del cuestionario DELPHI revelan una mayor importancia a la hora de buscar la localización de un Puerto Seco en los aspectos tenidos en cuenta en las teorías clásicas de localización industrial, principalmente económicos y de accesibilidad. Sin embargo, no deben perderse de vista el resto de factores, cuestión que se pone de manifiesto a través del cuestionario, dado que ninguno de los factores tiene un peso tan pequeño como para ser despreciado. Por el contrario, los resultados de la aplicación de Redes Bayesianas, muestran una mayor importancia de las variables medioambientales, por lo que la sostenibilidad de las localizaciones exige un gran respeto por el medio natural y el medio urbano en que se encuadra. Por último, la aplicación práctica refleja que la localización de los puertos secos existentes en España en la actualidad presenta una calidad modesta, que parece responder más a decisiones políticas que a criterios técnicos. Por ello, deben emprenderse políticas encaminadas a generar un modelo logístico colaborativo-competitivo en el que se evalúen los diferentes factores tenidos en cuenta en esta investigación. The global economic structure, with its decentralized production and the consequent increase in freight traffic all over the world, creates considerable problems and challenges for the freight transport sector. This situation has led shipping to become the most suitable and cheapest way to transport goods. Thus, ports are configured as nodes with critical importance in the logistics supply chain as a link between two transport systems, sea and land. Increase in activity at seaports is producing three undesirable effects: increasing road congestion, lack of open space in port installations and a significant environmental impact on seaports. These adverse effects can be mitigated by moving part of the activity inland. Implementation of dry ports is a possible solution and would also provide an opportunity to strengthen intermodal solutions as part of an integrated and more sustainable transport chain, acting as a link between road and railway networks. In this sense, implementation of dry ports allows the separation of the links of the transport chain, thus facilitating the shortest possible routes for the lowest capacity and most polluting means of transport. Thus, the decision of where to locate a dry port demands a thorough analysis of the whole logistics supply chain, with the objective of transferring the largest volume of goods possible from road to more energy efficient means of transport, like rail or short-sea shipping, that are less harmful to the environment. However, the decision of where to locate a dry port must also ensure the sustainability of the site. Thus, the main goal of this dissertation is to research the variables influencing the sustainability of dry port location and how this sustainability can be evaluated. With this objective, in this research we present a methodology for assessing the sustainability of locations by the use of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) and Bayesian Networks (BNs). MCDA is used as a way to establish a scoring, whilst BNs were chosen to eliminate arbitrariness in setting the weightings using a technique that allows us to prioritize each variable according to the relationships established in the set of variables. In order to determine the relationships between all the variables involved in the decision, giving us the importance of each factor and variable, we built a K2 BN algorithm. To obtain the scores of each variable, we used a complete cartography analysed by ArcGIS. Recognising that setting the most appropriate location to place a dry port is a geographical multidisciplinary problem, with significant economic, social and environmental implications, we consider 41 variables (grouped into 17 factors) which respond to this need. As a case of study, the sustainability of all of the 10 existing dry ports in Spain has been evaluated. In this set of logistics platforms, we found that the most important variables for achieving sustainability are those related to environmental protection, so the sustainability of the locations requires a great respect for the natural environment and the urban environment in which they are framed.

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Current trends in the European Higher Education Area (EHEA) are moving towards the continuous evaluation of the students in substitution of the traditional evaluation based on a single test or exam. This fact and the increase in the number of students during last years in Engineering Schools, requires to modify evaluation procedures making them compatible with the educational and research activities. This work presents a methodology for the automatic generation of questions. These questions can be used as self assessment questions by the student and/or as queries by the teacher. The proposed approach is based on the utilization of parametric questions, formulated as multiple choice questions and generated and supported by the utilization of common programs of data sheets and word processors. Through this approach, every teacher can apply the proposed methodology without the use of programs or tools different from those normally used in his/her daily activity

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The objective of this study was to propose a multi-criteria optimization and decision-making technique to solve food engineering problems. This technique was demostrated using experimental data obtained on osmotic dehydratation of carrot cubes in a sodium chloride solution. The Aggregating Functions Approach, the Adaptive Random Search Algorithm, and the Penalty Functions Approach were used in this study to compute the initial set of non-dominated or Pareto-optimal solutions. Multiple non-linear regression analysis was performed on a set of experimental data in order to obtain particular multi-objective functions (responses), namely water loss, solute gain, rehydration ratio, three different colour criteria of rehydrated product, and sensory evaluation (organoleptic quality). Two multi-criteria decision-making approaches, the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Tabular Method (TM), were used simultaneously to choose the best alternative among the set of non-dominated solutions. The multi-criteria optimization and decision-making technique proposed in this study can facilitate the assessment of criteria weights, giving rise to a fairer, more consistent, and adequate final compromised solution or food process. This technique can be useful to food scientists in research and education, as well as to engineers involved in the improvement of a variety of food engineering processes.

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The impedance-based stability-assessment method has turned out to be a very effective tool and its usage is rapidly growing in different applications ranging from the conventional interconnected dc/dc systems to the grid-connected renewable energy systems. The results are sometime given as a certain forbidden region in the complex plane out of which the impedance ratio--known as minor-loop gain--shall stay for ensuring robust stability. This letter discusses the circle-like forbidden region occupying minimum area in the complex plane, defined by applying maximum peak criteria, which is well-known theory in control engineering. The investigation shows that the circle-like forbidden region will ensure robust stability only if the impedance-based minor-loop gain is determined at the very input or output of each subsystem within the interconnected system. Experimental evidence is provided based on a small-scale dc/dc distributed system.

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The new requirement placed on students in tertiary settings in Spain to demonstrate a B1 or a B2 proficiency level of English, in accordance with the Common European Framework of Reference for Languages (CEFRL), has led most Spanish universities to develop a program of certification or accreditation of the required level. The first part of this paper aims to provide a rationale for the type of test that has been developed at the Universidad Politécnica de Madrid for the accreditation of a B2 level, a multiple choice version, and to describe how it was constructed and validated. Then, in the second part of the paper, the results from its application to 924 students enrolled in different degree courses at a variety of schools and faculties at the university are analyzed based on a final test version item analysis. To conclude, some theoretical as well as practical conclusions about testing grammar that affect the teaching and learning process are drawn. RESUMEN. Las nuevas exigencias sobre niveles de competencia B1 y B2 en inglés según el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas (MCERL) que se imponen sobre los estudiantes de grado y posgrado han llevado a la mayoría de las universidades españolas a desarrollar programas de acreditación o de certificación de estos niveles. La primera parte de este trabajo trata sobre las razones que fundamentan la elección de un tipo concreto de examen para la acreditación del nivel B2 de lengua inglesa en la Universidad Politécnica de Madrid. Se trata de un test de opción múltiple y en esta parte del trabajo se describe cómo fue diseñado y validado. En la segunda parte, se analizan los resultados de la aplicación del test a gran escala a un total de 924 estudiantes matriculados en varias escuelas y Facultades de la Universidad. Para terminar, se apuntan una serie de conclusiones teóricas y prácticas sobre la evaluación de la gramática y de qué modo influye en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

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In the European context of upgrading the housing stock energy performance, multiple barriers hinder the wide uptake of sustainable retrofitting practices. Moreover, some of these may imply negative effects often disregarded. Policy makers need to identify how to increase and improve retrofitting practices from the comprehensive point of view of sustainability. None of the existing assessment tools addresses all the issues relevant for sustainable development in a local situation from a life cycle perspective. Life cycle sustainability assessment methodology, or LCSA, analyzes environmental and socioeconomic impacts. The environmental part is quite developed, but the socioeconomic aspect is still challenging. This work proposes socioeconomic criteria to be included in a LCSA to assess retrofitting works in the specific context of Brussels-Capital Region. LCSA feasibility and challenging methodology aspects are discussed.

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The building sector is well known to be one of the key energy consumers worldwide. The renovation of existing buildings provides excellent opportunities for an effective reduction of energy consumption and greenhouse gas emissions but it is essential to identify the optimal strategies. In this paper a multi-criteria methodology is proposed for the comparative analysis of retrofitting solutions. Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Cost (LCC) are combined by expressing environmental impacts in monetary values. A Pareto optimization is used to select the preferred strategies. The methodology is exemplified by a case study: the renovation of a representative housing block from the 1960s located in Madrid. Eight scenarios have been proposed, from the Business as Usual scenario (BAU), through Spanish Building Regulation requirements (for new buildings) up to the Passive House standard. Results show how current renovation strategies that are being applied in Madrid are far from being optimal solutions. The required additional investment, which is needed to obtain an overall performance improvement of the envelope compared with the common practice to date, is relatively low (8%) considering the obtained life cycle environmental and financial savings (43% and 45%, respectively).

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Artículo publicado en un número especial dedicado a la sostenibilidad. Se realiza un análisis crítico de las evaluación de la sostenibilidad en la rehabilitación y se plantea la perspectiva futura en este ámbito.