Assessment methodology applied to demand measures to change urban mobility behavior

In order to minimize car-based trips, transport planners have been particularly interested in understanding the factors that explain modal choices. Transport modelling literature has been increasingly aware that socioeconomic attributes and quantitative variables are not sufficient to characterize travelers and forecast their travel behavior. Recent studies have also recognized that users’ social interactions and land use patterns influence travel behavior, especially when changes to transport systems are introduced; but links between international and Spanish perspectives are rarely dealt with. The overall objective of the thesis is to develop a stepped methodology that integrate diverse perspectives to evaluate the willingness to change patterns of urban mobility in Madrid, based on four steps: (1st) analysis of causal relationships between both objective and subjective personal variables, and travel behavior to capture pro-car and pro-public transport intentions; (2nd) exploring the potential influence of individual trip characteristics and social influence variables on transport mode choice; (3rd) identifying built environment dimensions on travel behavior; and (4th) exploring the potential influence on transport mode choice of extrinsic characteristics of individual trip using panel data, land use variables using spatial characteristics and social influence variables. The data used for this thesis have been collected from a two panel smartphone-based survey (n=255 and 190 respondents, respectively) carried out in Madrid. Although the steps above are mainly methodological, the application to the area of Madrid allows deriving important results that can be directly used to forecast travel demand and to evaluate the benefits of specific policies that might be implemented in the area. The results demonstrated, respectively: (1st) transport policy actions are more likely to be effective when pro-car intention has been disrupted first; (2nd) the consideration of “helped” and “voluntary” users as tested here could have a positive and negative impact, respectively, on the use of public transport; (3rd) the importance of density, design, diversity and accessibility underlying dimensions responsible for land use variables; and (4th) there are clearly different types of combinations of social interactions, land use and time frame on travel behavior studies. Finally, with the objective to study the impact of demand measures to change urban mobility behavior, those previous results have been considered in a unique way, a hybrid discrete choice model has been used on a 5th step. Then it can be concluded that urban mobility behavior is not only ruled by the maximum utility criterion, but also by a strong psychological-environment concept, developed without the mediation of cognitive processes during choice, i.e., many people using public transport on their way to work do not do it for utilitarian reasons, but because no other choice is available. Regarding built environment dimensions, the more diversity place of residence, the more difficult the use of public transport or walking.

Coordination mechanisms and software in industrial networks - a literature review

This paper groups recent supply chain management research focused on organizational design and its software support. The classification encompasses criteria related to research methodology and content. Empirical studies from management science focus on network types and organizational fit. Novel planning algorithms and innovative coordination schemes are developed mostly in the field of operations research in order to propose new software features. Operations and production management realize cost-benefit analysis of IT software implementations. The success of software solutions for network coordination depends strongly on the fit of three dimensions: network configuration, coordination scheme and software functionality. This paper concludes with proposals for future research on unaddressed issues within and among the identified research streams.

A methodology to analyze, design and implement very fast and robust controls of Buck-type converters

La electrónica digital moderna presenta un desafío a los diseñadores de sistemas de potencia. El creciente alto rendimiento de microprocesadores, FPGAs y ASICs necesitan sistemas de alimentación que cumplan con requirimientos dinámicos y estáticos muy estrictos. Específicamente, estas alimentaciones son convertidores DC-DC de baja tensión y alta corriente que necesitan ser diseñados para tener un pequeño rizado de tensión y una pequeña desviación de tensión de salida bajo transitorios de carga de una alta pendiente. Además, dependiendo de la aplicación, se necesita cumplir con otros requerimientos tal y como proveer a la carga con ”Escalado dinámico de tensión”, donde el convertidor necesitar cambiar su tensión de salida tan rápidamente posible sin sobreoscilaciones, o ”Posicionado Adaptativo de la Tensión” donde la tensión de salida se reduce ligeramente cuanto más grande sea la potencia de salida. Por supuesto, desde el punto de vista de la industria, las figuras de mérito de estos convertidores son el coste, la eficiencia y el tamaño/peso. Idealmente, la industria necesita un convertidor que es más barato, más eficiente, más pequeño y que aún así cumpla con los requerimienos dinámicos de la aplicación. En este contexto, varios enfoques para mejorar la figuras de mérito de estos convertidores se han seguido por la industria y la academia tales como mejorar la topología del convertidor, mejorar la tecnología de semiconducores y mejorar el control. En efecto, el control es una parte fundamental en estas aplicaciones ya que un control muy rápido hace que sea más fácil que una determinada topología cumpla con los estrictos requerimientos dinámicos y, consecuentemente, le da al diseñador un margen de libertar más amplio para mejorar el coste, la eficiencia y/o el tamaño del sistema de potencia. En esta tesis, se investiga cómo diseñar e implementar controles muy rápidos para el convertidor tipo Buck. En esta tesis se demuestra que medir la tensión de salida es todo lo que se necesita para lograr una respuesta casi óptima y se propone una guía de diseño unificada para controles que sólo miden la tensión de salida Luego, para asegurar robustez en controles muy rápidos, se proponen un modelado y un análisis de estabilidad muy precisos de convertidores DC-DC que tienen en cuenta circuitería para sensado y elementos parásitos críticos. También, usando este modelado, se propone una algoritmo de optimización que tiene en cuenta las tolerancias de los componentes y sensados distorsionados. Us ando este algoritmo, se comparan controles muy rápidos del estado del arte y su capacidad para lograr una rápida respuesta dinámica se posiciona según el condensador de salida utilizado. Además, se propone una técnica para mejorar la respuesta dinámica de los controladores. Todas las propuestas se han corroborado por extensas simulaciones y prototipos experimentales. Con todo, esta tesis sirve como una metodología para ingenieros para diseñar e implementar controles rápidos y robustos de convertidores tipo Buck. ABSTRACT Modern digital electronics present a challenge to designers of power systems. The increasingly high-performance of microprocessors, FPGAs (Field Programmable Gate Array) and ASICs (Application-Specific Integrated Circuit) require power supplies to comply with very demanding static and dynamic requirements. Specifically, these power supplies are low-voltage/high-current DC-DC converters that need to be designed to exhibit low voltage ripple and low voltage deviation under high slew-rate load transients. Additionally, depending on the application, other requirements need to be met such as to provide to the load ”Dynamic Voltage Scaling” (DVS), where the converter needs to change the output voltage as fast as possible without underdamping, or ”Adaptive Voltage Positioning” (AVP) where the output voltage is slightly reduced the greater the output power. Of course, from the point of view of the industry, the figures of merit of these converters are the cost, efficiency and size/weight. Ideally, the industry needs a converter that is cheaper, more efficient, smaller and that can still meet the dynamic requirements of the application. In this context, several approaches to improve the figures of merit of these power supplies are followed in the industry and academia such as improving the topology of the converter, improving the semiconductor technology and improving the control. Indeed, the control is a fundamental part in these applications as a very fast control makes it easier for the topology to comply with the strict dynamic requirements and, consequently, gives the designer a larger margin of freedom to improve the cost, efficiency and/or size of the power supply. In this thesis, how to design and implement very fast controls for the Buck converter is investigated. This thesis proves that sensing the output voltage is all that is needed to achieve an almost time-optimal response and a unified design guideline for controls that only sense the output voltage is proposed. Then, in order to assure robustness in very fast controls, a very accurate modeling and stability analysis of DC-DC converters is proposed that takes into account sensing networks and critical parasitic elements. Also, using this modeling approach, an optimization algorithm that takes into account tolerances of components and distorted measurements is proposed. With the use of the algorithm, very fast analog controls of the state-of-the-art are compared and their capabilities to achieve a fast dynamic response are positioned de pending on the output capacitor. Additionally, a technique to improve the dynamic response of controllers is also proposed. All the proposals are corroborated by extensive simulations and experimental prototypes. Overall, this thesis serves as a methodology for engineers to design and implement fast and robust controls for Buck-type converters.

Evaluation of configurations of supply networks supported by it systems

Los sistemas transaccionales tales como los programas informáticos para la planificación de recursos empresariales (ERP software) se han implementado ampliamente mientras que los sistemas analíticos para la gestión de la cadena de suministro (SCM software) no han tenido el éxito deseado por la industria de tecnología de información (TI). Aunque se documentan beneficios importantes derivados de las implantaciones de SCM software, las empresas industriales son reacias a invertir en este tipo de sistemas. Por una parte esto es debido a la falta de métodos que son capaces de detectar los beneficios por emplear esos sistemas, y por otra parte porque el coste asociado no está identificado, detallado y cuantificado suficientemente. Los esquemas de coordinación basados únicamente en sistemas ERP son alternativas válidas en la práctica industrial siempre que la relación coste-beneficio esta favorable. Por lo tanto, la evaluación de formas organizativas teniendo en cuenta explícitamente el coste debido a procesos administrativos, en particular por ciclos iterativos, es de gran interés para la toma de decisiones en el ámbito de inversiones en TI. Con el fin de cerrar la brecha, el propósito de esta investigación es proporcionar métodos de evaluación que permitan la comparación de diferentes formas de organización y niveles de soporte por sistemas informáticos. La tesis proporciona una amplia introducción, analizando los retos a los que se enfrenta la industria. Concluye con las necesidades de la industria de SCM software: unas herramientas que facilitan la evaluación integral de diferentes propuestas de organización. A continuación, la terminología clave se detalla centrándose en la teoría de la organización, las peculiaridades de inversión en TI y la tipología de software de gestión de la cadena de suministro. La revisión de la literatura clasifica las contribuciones recientes sobre la gestión de la cadena de suministro, tratando ambos conceptos, el diseño de la organización y su soporte por las TI. La clasificación incluye criterios relacionados con la metodología de la investigación y su contenido. Los estudios empíricos en el ámbito de la administración de empresas se centran en tipologías de redes industriales. Nuevos algoritmos de planificación y esquemas de coordinación innovadoras se desarrollan principalmente en el campo de la investigación de operaciones con el fin de proponer nuevas funciones de software. Artículos procedentes del área de la gestión de la producción se centran en el análisis de coste y beneficio de las implantaciones de sistemas. La revisión de la literatura revela que el éxito de las TI para la coordinación de redes industriales depende en gran medida de características de tres dimensiones: la configuración de la red industrial, los esquemas de coordinación y las funcionalidades del software. La literatura disponible está enfocada sobre todo en los beneficios de las implantaciones de SCM software. Sin embargo, la coordinación de la cadena de suministro, basándose en el sistema ERP, sigue siendo la práctica industrial generalizada, pero el coste de coordinación asociado no ha sido abordado por los investigadores. Los fundamentos de diseño organizativo eficiente se explican en detalle en la medida necesaria para la comprensión de la síntesis de las diferentes formas de organización. Se han generado varios esquemas de coordinación variando los siguientes parámetros de diseño: la estructura organizativa, los mecanismos de coordinación y el soporte por TI. Las diferentes propuestas de organización desarrolladas son evaluadas por un método heurístico y otro basado en la simulación por eventos discretos. Para ambos métodos, se tienen en cuenta los principios de la teoría de la organización. La falta de rendimiento empresarial se debe a las dependencias entre actividades que no se gestionan adecuadamente. Dentro del método heurístico, se clasifican las dependencias y se mide su intensidad basándose en factores contextuales. A continuación, se valora la idoneidad de cada elemento de diseño organizativo para cada dependencia específica. Por último, cada forma de organización se evalúa basándose en la contribución de los elementos de diseño tanto al beneficio como al coste. El beneficio de coordinación se refiere a la mejora en el rendimiento logístico - este concepto es el objeto central en la mayoría de modelos de evaluación de la gestión de la cadena de suministro. Por el contrario, el coste de coordinación que se debe incurrir para lograr beneficios no se suele considerar en detalle. Procesos iterativos son costosos si se ejecutan manualmente. Este es el caso cuando SCM software no está implementada y el sistema ERP es el único instrumento de coordinación disponible. El modelo heurístico proporciona un procedimiento simplificado para la clasificación sistemática de las dependencias, la cuantificación de los factores de influencia y la identificación de configuraciones que indican el uso de formas organizativas y de soporte de TI más o menos complejas. La simulación de eventos discretos se aplica en el segundo modelo de evaluación utilizando el paquete de software ‘Plant Simulation’. Con respecto al rendimiento logístico, por un lado se mide el coste de fabricación, de inventario y de transporte y las penalizaciones por pérdida de ventas. Por otro lado, se cuantifica explícitamente el coste de la coordinación teniendo en cuenta los ciclos de coordinación iterativos. El método se aplica a una configuración de cadena de suministro ejemplar considerando diversos parámetros. Los resultados de la simulación confirman que, en la mayoría de los casos, el beneficio aumenta cuando se intensifica la coordinación. Sin embargo, en ciertas situaciones en las que se aplican ciclos de planificación manuales e iterativos el coste de coordinación adicional no siempre conduce a mejor rendimiento logístico. Estos resultados inesperados no se pueden atribuir a ningún parámetro particular. La investigación confirma la gran importancia de nuevas dimensiones hasta ahora ignoradas en la evaluación de propuestas organizativas y herramientas de TI. A través del método heurístico se puede comparar de forma rápida, pero sólo aproximada, la eficiencia de diferentes formas de organización. Por el contrario, el método de simulación es más complejo pero da resultados más detallados, teniendo en cuenta parámetros específicos del contexto del caso concreto y del diseño organizativo. ABSTRACT Transactional systems such as Enterprise Resource Planning (ERP) systems have been implemented widely while analytical software like Supply Chain Management (SCM) add-ons are adopted less by manufacturing companies. Although significant benefits are reported stemming from SCM software implementations, companies are reluctant to invest in such systems. On the one hand this is due to the lack of methods that are able to detect benefits from the use of SCM software and on the other hand associated costs are not identified, detailed and quantified sufficiently. Coordination schemes based only on ERP systems are valid alternatives in industrial practice because significant investment in IT can be avoided. Therefore, the evaluation of these coordination procedures, in particular the cost due to iterations, is of high managerial interest and corresponding methods are comprehensive tools for strategic IT decision making. The purpose of this research is to provide evaluation methods that allow the comparison of different organizational forms and software support levels. The research begins with a comprehensive introduction dealing with the business environment that industrial networks are facing and concludes highlighting the challenges for the supply chain software industry. Afterwards, the central terminology is addressed, focusing on organization theory, IT investment peculiarities and supply chain management software typology. The literature review classifies recent supply chain management research referring to organizational design and its software support. The classification encompasses criteria related to research methodology and content. Empirical studies from management science focus on network types and organizational fit. Novel planning algorithms and innovative coordination schemes are developed mostly in the field of operations research in order to propose new software features. Operations and production management researchers realize cost-benefit analysis of IT software implementations. The literature review reveals that the success of software solutions for network coordination depends strongly on the fit of three dimensions: network configuration, coordination scheme and software functionality. Reviewed literature is mostly centered on the benefits of SCM software implementations. However, ERP system based supply chain coordination is still widespread industrial practice but the associated coordination cost has not been addressed by researchers. Fundamentals of efficient organizational design are explained in detail as far as required for the understanding of the synthesis of different organizational forms. Several coordination schemes have been shaped through the variation of the following design parameters: organizational structuring, coordination mechanisms and software support. The different organizational proposals are evaluated using a heuristic approach and a simulation-based method. For both cases, the principles of organization theory are respected. A lack of performance is due to dependencies between activities which are not managed properly. Therefore, within the heuristic method, dependencies are classified and their intensity is measured based on contextual factors. Afterwards the suitability of each organizational design element for the management of a specific dependency is determined. Finally, each organizational form is evaluated based on the contribution of the sum of design elements to coordination benefit and to coordination cost. Coordination benefit refers to improvement in logistic performance – this is the core concept of most supply chain evaluation models. Unfortunately, coordination cost which must be incurred to achieve benefits is usually not considered in detail. Iterative processes are costly when manually executed. This is the case when SCM software is not implemented and the ERP system is the only available coordination instrument. The heuristic model provides a simplified procedure for the classification of dependencies, quantification of influence factors and systematic search for adequate organizational forms and IT support. Discrete event simulation is applied in the second evaluation model using the software package ‘Plant Simulation’. On the one hand logistic performance is measured by manufacturing, inventory and transportation cost and penalties for lost sales. On the other hand coordination cost is explicitly considered taking into account iterative coordination cycles. The method is applied to an exemplary supply chain configuration considering various parameter settings. The simulation results confirm that, in most cases, benefit increases when coordination is intensified. However, in some situations when manual, iterative planning cycles are applied, additional coordination cost does not always lead to improved logistic performance. These unexpected results cannot be attributed to any particular parameter. The research confirms the great importance of up to now disregarded dimensions when evaluating SCM concepts and IT tools. The heuristic method provides a quick, but only approximate comparison of coordination efficiency for different organizational forms. In contrast, the more complex simulation method delivers detailed results taking into consideration specific parameter settings of network context and organizational design.

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.

Location of bioelectricity plants in the Madrid Community based on triticale crop: a multicriteria methodology

This paper presents a work whose objective is, first, to quantify the potential of the triticale biomass existing in each of the agricultural regions in the Madrid Community through a crop simulation model based on regression techniques and multiple correlation. Second, a methodology for defining which area has the best conditions for the installation of electricity plants from biomass has been described and applied. The study used a methodology based on compromise programming in a discrete multicriteria decision method (MDM) context. To make a ranking, the following criteria were taken into account: biomass potential, electric power infrastructure, road networks, protected spaces, and urban nuclei surfaces. The results indicate that, in the case of the Madrid Community, the Campiña region is the most suitable for setting up plants powered by biomass. A minimum of 17,339.9 tons of triticale will be needed to satisfy the requirements of a 2.2 MW power plant. The minimum range of action for obtaining the biomass necessary in Campiña region would be 6.6 km around the municipality of Algete, based on Geographic Information Systems. The total biomass which could be made available in considering this range in this region would be 18,430.68 t.

A methodology for improving computed individual regressions predictions.

This research proposes a methodology to improve computed individual prediction values provided by an existing regression model without having to change either its parameters or its architecture. In other words, we are interested in achieving more accurate results by adjusting the calculated regression prediction values, without modifying or rebuilding the original regression model. Our proposition is to adjust the regression prediction values using individual reliability estimates that indicate if a single regression prediction is likely to produce an error considered critical by the user of the regression. The proposed method was tested in three sets of experiments using three different types of data. The first set of experiments worked with synthetically produced data, the second with cross sectional data from the public data source UCI Machine Learning Repository and the third with time series data from ISO-NE (Independent System Operator in New England). The experiments with synthetic data were performed to verify how the method behaves in controlled situations. In this case, the outcomes of the experiments produced superior results with respect to predictions improvement for artificially produced cleaner datasets with progressive worsening with the addition of increased random elements. The experiments with real data extracted from UCI and ISO-NE were done to investigate the applicability of the methodology in the real world. The proposed method was able to improve regression prediction values by about 95% of the experiments with real data.

Data analysis using circular causality in networks

Complex systems in causal relationships are known to be circular rather than linear; this means that a particular result is not produced by a single cause, but rather that both positive and negative feedback processes are involved. However, although interpreting systemic interrelationships requires a language formed by circles, this has only been developed at the diagram level, and not from an axiomatic point of view. The first difficulty encountered when analysing any complex system is that usually the only data available relate to the various variables, so the first objective was to transform these data into cause-and-effect relationships. Once this initial step was taken, our discrete chaos theory could be applied by finding the causal circles that will form part of the system attractor and allow their behavior to be interpreted. As an application of the technique presented, we analyzed the system associated with the transcription factors of inflammatory diseases.

Web-based OERs in Computer Networks

Learning and teaching processes are continually changing. Therefore, design of learning technologies has gained interest in educators and educational institutions from secondary school to higher education. This paper describes the successfully use in education of social learning technologies and virtual laboratories designed by the authors, as well as videos developed by the students. These tools, combined with other open educational resources based on a blended-learning methodology, have been employed to teach the subject of Computer Networks. We have verified not only that the application of OERs into the learning process leads to a significantly improvement of the assessments, but also that the combination of several OERs enhances their effectiveness. These results are supported by, firstly, a study of both students’ opinion and students’ behaviour over five academic years, and, secondly, a correlation analysis between the use of OERs and the grades obtained by students.

A Sociocybernetics Data Analysis Using Causality in Tourism Networks

The aim of this paper is to propose a mathematical model to determine invariant sets, set covering, orbits and, in particular, attractors in the set of tourism variables. Analysis was carried out based on a pre-designed algorithm and applying our interpretation of chaos theory developed in the context of General Systems Theory. This article sets out the causal relationships associated with tourist flows in order to enable the formulation of appropriate strategies. Our results can be applied to numerous cases. For example, in the analysis of tourist flows, these findings can be used to determine whether the behaviour of certain groups affects that of other groups and to analyse tourist behaviour in terms of the most relevant variables. Unlike statistical analyses that merely provide information on current data, our method uses orbit analysis to forecast, if attractors are found, the behaviour of tourist variables in the immediate future.

Using causal maps to support ex-post assessment of social impacts of dams

This paper presents the results of an ex-post assessment of two important dams in Brazil. The study follows the principles of Social Impact Management, which offer a suitable framework for analyzing the complex social transformations triggered by hydroelectric dams. In the implementation of this approach, participative causal maps were used to identify the ex-post social impacts of the Porto Primavera and Rosana dams on the community of Porto Rico, located along the High Paraná River. We found that in the operation of dams there are intermediate causes of a political nature, stemming from decisions based on values and interests not determined by neutral, exclusively technical reasons; and this insight opens up an area of action for managing the negative impacts of dams.

Trends in urban roadway congestion: 1982 to 1991. Volume 2: methodology and urbanized area data.

Texas Department of Transportation, Austin

A methodology for the assessment of truck lane needs in the Texas highway network. Final report.

Texas State Department of Highways and Public Transportation, Transportation Planning Division, Austin

Truck lane needs methodology: a heuristic approach to solve a five option discrete network design problem. Interim report.

Texas State Department of Highways and Public Transportation, Transportation Planning Division, Austin

Modelling of non-stationary processes using radial basis function networks

This paper reports preliminary progress on a principled approach to modelling nonstationary phenomena using neural networks. We are concerned with both parameter and model order complexity estimation. The basic methodology assumes a Bayesian foundation. However to allow the construction of pragmatic models, successive approximations have to be made to permit computational tractibility. The lowest order corresponds to the (Extended) Kalman filter approach to parameter estimation which has already been applied to neural networks. We illustrate some of the deficiencies of the existing approaches and discuss our preliminary generalisations, by considering the application to nonstationary time series.