A Web GIS Decision Support System For Coastal Risk Assessment and Mitigation Planning

Coastal flooding poses serious threats to coastal areas around the world, billions of dollars in damage to property and infrastructure, and threatens the lives of millions of people. Therefore, disaster management and risk assessment aims at detecting vulnerability and capacities in order to reduce coastal flood disaster risk. In particular, non-specialized researchers, emergency management personnel, and land use planners require an accurate, inexpensive method to determine and map risk associated with storm surge events and long-term sea level rise associated with climate change. This study contributes to the spatially evaluation and mapping of social-economic-environmental vulnerability and risk at sub-national scale through the development of appropriate tools and methods successfully embedded in a Web-GIS Decision Support System. A new set of raster-based models were studied and developed in order to be easily implemented in the Web-GIS framework with the purpose to quickly assess and map flood hazards characteristics, damage and vulnerability in a Multi-criteria approach. The Web-GIS DSS is developed recurring to open source software and programming language and its main peculiarity is to be available and usable by coastal managers and land use planners without requiring high scientific background in hydraulic engineering. The effectiveness of the system in the coastal risk assessment is evaluated trough its application to a real case study.

Pancreatic carcinoma, pancreatitis, and healthy controls: metabolite models in a three-class diagnostic dilemma

Metabolomics as one of the most rapidly growing technologies in the "-omics" field denotes the comprehensive analysis of low molecular-weight compounds and their pathways. Cancer-specific alterations of the metabolome can be detected by high-throughput mass-spectrometric metabolite profiling and serve as a considerable source of new markers for the early differentiation of malignant diseases as well as their distinction from benign states. However, a comprehensive framework for the statistical evaluation of marker panels in a multi-class setting has not yet been established. We collected serum samples of 40 pancreatic carcinoma patients, 40 controls, and 23 pancreatitis patients according to standard protocols and generated amino acid profiles by routine mass-spectrometry. In an intrinsic three-class bioinformatic approach we compared these profiles, evaluated their selectivity and computed multi-marker panels combined with the conventional tumor marker CA 19-9. Additionally, we tested for non-inferiority and superiority to determine the diagnostic surplus value of our multi-metabolite marker panels. Compared to CA 19-9 alone, the combined amino acid-based metabolite panel had a superior selectivity for the discrimination of healthy controls, pancreatitis, and pancreatic carcinoma patients [Formula: see text] We combined highly standardized samples, a three-class study design, a high-throughput mass-spectrometric technique, and a comprehensive bioinformatic framework to identify metabolite panels selective for all three groups in a single approach. Our results suggest that metabolomic profiling necessitates appropriate evaluation strategies and-despite all its current limitations-can deliver marker panels with high selectivity even in multi-class settings.

Twelve-month psychosis-predictive value of the ultra-high risk criteria in children and adolescents

Objective The validity of current ultra-high risk (UHR) criteria is under-examined in help-seeking minors, particularly, in children below the age of 12 years. Thus, the present study investigated predictors of one-year outcome in children and adolescents (CAD) with UHR status. Method Thirty-five children and adolescents (age 9–17 years) meeting UHR criteria according to the Structured Interview for Psychosis-Risk Syndromes were followed-up for 12 months. Regression analyses were employed to detect baseline predictors of conversion to psychosis and of outcome of non-converters (remission and persistence of UHR versus conversion). Results At one-year follow-up, 20% of patients had developed schizophrenia, 25.7% had remitted from their UHR status that, consequently, had persisted in 54.3%. No patient had fully remitted from mental disorders, even if UHR status was not maintained. Conversion was best predicted by any transient psychotic symptom and a disorganized communication score. No prediction model for outcome beyond conversion was identified. Conclusions Our findings provide the first evidence for the predictive utility of UHR criteria in CAD in terms of brief intermittent psychotic symptoms (BIPS) when accompanied by signs of cognitive impairment, i.e. disorganized communication. However, because attenuated psychotic symptoms (APS) related to thought content and perception were indicative of non-conversion at 1-year follow-up, their use in early detection of psychosis in CAD needs further study. Overall, the need for more in-depth studies into developmental peculiarities in the early detection and treatment of psychoses with an onset of illness in childhood and early adolescence was further highlighted.

Development of a rapid column-switching LC-MS/MS method for the quantification of THCCOOH and THCCOOH-glucuronide in whole blood for assessing cannabis consumption frequency

The concentration of 11-nor-9-carboxy-Δ(9)-tetrahydrocannabinol (THCCOOH) in whole blood is used as a parameter for assessing the consumption behavior of cannabis consumers. The blood level of THCCOOH-glucuronide might provide additional information about the frequency of cannabis use. To verify this assumption, a column-switching liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method for the rapid and direct quantification of free and glucuronidated THCCOOH in human whole blood was newly developed. The method comprised protein precipitation, followed by injection of the processed sample onto a trapping column and subsequent gradient elution to an analytical column for separation and detection. The total LC run time was 4.5 min. Detection of the analytes was accomplished by electrospray ionization in positive ion mode and selected reaction monitoring using a triple-stage quadrupole mass spectrometer. The method was fully validated by evaluating the following parameters: linearity, lower limit of quantification, accuracy and imprecision, selectivity, extraction efficiency, matrix effect, carry-over, dilution integrity, analyte stability, and re-injection reproducibility. All acceptance criteria were analyzed and the predefined criteria met. Linearity ranged from 5.0 to 500 μg/L for both analytes. The method was successfully applied to whole blood samples from a large collective of cannabis consumers, demonstrating its applicability in the forensic field.

Use of a modified Delphi panel to identify and weight criteria for prioritization of zoonotic diseases in Switzerland

Zoonotic diseases have a significant impact on public health globally. To prevent or reduce future zoonotic outbreaks, there is a constant need to invest in research and surveillance programs while updating risk management strategies. However, given the limited resources available, disease prioritization based on the need for their control and surveillance is important. This study was performed to identify and weight disease criteria for the prioritization of zoonotic diseases in Switzerland using a semi-quantitative research method based on expert opinion. Twenty-eight criteria relevant for disease control and surveillance, classified under five domains, were selected following a thorough literature review, and these were evaluated and weighted by seven experts from the Swiss Federal Veterinary Office using a modified Delphi panel. The median scores assigned to each criterion were then used to rank 16 notifiable and/or emerging zoonoses in Switzerland. The experts weighted the majority of the criteria similarly, and the top three criteria were Severity of disease in humans, incidence and prevalence of the disease in humans and treatment in humans. Based on these weightings, the three highest ranked diseases were Avian Influenza, Bovine Spongiform Encephalitis, and Bovine Tuberculosis. Overall, this study provided a preliminary list of criteria relevant for disease prioritization in Switzerland. These were further evaluated in a companion study which involved a quantitative prioritization method and multiple stakeholders.

Multi-objective Estimation of Distribution Algorithm Based on Joint Modeling of Objectives and Variables

This paper proposes a new multi-objective estimation of distribution algorithm (EDA) based on joint modeling of objectives and variables. This EDA uses the multi-dimensional Bayesian network as its probabilistic model. In this way it can capture the dependencies between objectives, variables and objectives, as well as the dependencies learnt between variables in other Bayesian network-based EDAs. This model leads to a problem decomposition that helps the proposed algorithm to find better trade-off solutions to the multi-objective problem. In addition to Pareto set approximation, the algorithm is also able to estimate the structure of the multi-objective problem. To apply the algorithm to many-objective problems, the algorithm includes four different ranking methods proposed in the literature for this purpose. The algorithm is applied to the set of walking fish group (WFG) problems, and its optimization performance is compared with an evolutionary algorithm and another multi-objective EDA. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better on many of the problems and for different objective space dimensions, and achieves comparable results on some compared with the other algorithms.

Advances in the Simultaneous Multiple Surface optical design method for imaging and non-imaging applications

Classical imaging optics has been developed over centuries in many areas, such as its paraxial imaging theory and practical design methods like multi-parametric optimization techniques. Although these imaging optical design methods can provide elegant solutions to many traditional optical problems, there are more and more new design problems, like solar concentrator, illumination system, ultra-compact camera, etc., that require maximum energy transfer efficiency, or ultra-compact optical structure. These problems do not have simple solutions from classical imaging design methods, because not only paraxial rays, but also non-paraxial rays should be well considered in the design process. Non-imaging optics is a newly developed optical discipline, which does not aim to form images, but to maximize energy transfer efficiency. One important concept developed from non-imaging optics is the “edge-ray principle”, which states that the energy flow contained in a bundle of rays will be transferred to the target, if all its edge rays are transferred to the target. Based on that concept, many CPC solar concentrators have been developed with efficiency close to the thermodynamic limit. When more than one bundle of edge-rays needs to be considered in the design, one way to obtain solutions is to use SMS method. SMS stands for Simultaneous Multiple Surface, which means several optical surfaces are constructed simultaneously. The SMS method was developed as a design method in Non-imaging optics during the 90s. The method can be considered as an extension to the Cartesian Oval calculation. In the traditional Cartesian Oval calculation, one optical surface is built to transform an input wave-front to an out-put wave-front. The SMS method however, is dedicated to solve more than 1 wave-fronts transformation problem. In the beginning, only 2 input wave-fronts and 2 output wave-fronts transformation problem was considered in the SMS design process for rotational optical systems or free-form optical systems. Usually “SMS 2D” method stands for the SMS procedure developed for rotational optical system, and “SMS 3D” method for the procedure for free-form optical system. Although the SMS method was originally employed in non-imaging optical system designs, it has been found during this thesis that with the improved capability to design more surfaces and control more input and output wave-fronts, the SMS method can also be applied to imaging system designs and possesses great advantage over traditional design methods. In this thesis, one of the main goals to achieve is to further develop the existing SMS-2D method to design with more surfaces and improve the stability of the SMS-2D and SMS-3D algorithms, so that further optimization process can be combined with SMS algorithms. The benefits of SMS plus optimization strategy over traditional optimization strategy will be explained in details for both rotational and free-form imaging optical system designs. Another main goal is to develop novel design concepts and methods suitable for challenging non-imaging applications, e.g. solar concentrator and solar tracker. This thesis comprises 9 chapters and can be grouped into two parts: the first part (chapter 2-5) contains research works in the imaging field, and the second part (chapter 6-8) contains works in the non-imaging field. In the first chapter, an introduction to basic imaging and non-imaging design concepts and theories is given. Chapter 2 presents a basic SMS-2D imaging design procedure using meridian rays. In this chapter, we will set the imaging design problem from the SMS point of view, and try to solve the problem numerically. The stability of this SMS-2D design procedure will also be discussed. The design concepts and procedures developed in this chapter lay the path for further improvement. Chapter 3 presents two improved SMS 3 surfaces’ design procedures using meridian rays (SMS-3M) and skew rays (SMS-1M2S) respectively. The major improvement has been made to the central segments selections, so that the whole SMS procedures become more stable compared to procedures described in Chapter 2. Since these two algorithms represent two types of phase space sampling, their image forming capabilities are compared in a simple objective design. Chapter 4 deals with an ultra-compact SWIR camera design with the SMS-3M method. The difficulties in this wide band camera design is how to maintain high image quality meanwhile reduce the overall system length. This interesting camera design provides a playground for the classical design method and SMS design methods. We will show designs and optical performance from both classical design method and the SMS design method. Tolerance study is also given as the end of the chapter. Chapter 5 develops a two-stage SMS-3D based optimization strategy for a 2 freeform mirrors imaging system. In the first optimization phase, the SMS-3D method is integrated into the optimization process to construct the two mirrors in an accurate way, drastically reducing the unknown parameters to only few system configuration parameters. In the second optimization phase, previous optimized mirrors are parameterized into Qbfs type polynomials and set up in code V. Code V optimization results demonstrates the effectiveness of this design strategy in this 2-mirror system design. Chapter 6 shows an etendue-squeezing condenser optics, which were prepared for the 2010 IODC illumination contest. This interesting design employs many non-imaging techniques such as the SMS method, etendue-squeezing tessellation, and groove surface design. This device has theoretical efficiency limit as high as 91.9%. Chapter 7 presents a freeform mirror-type solar concentrator with uniform irradiance on the solar cell. Traditional parabolic mirror concentrator has many drawbacks like hot-pot irradiance on the center of the cell, insufficient use of active cell area due to its rotational irradiance pattern and small acceptance angle. In order to conquer these limitations, a novel irradiance homogenization concept is developed, which lead to a free-form mirror design. Simulation results show that the free-form mirror reflector has rectangular irradiance pattern, uniform irradiance distribution and large acceptance angle, which confirm the viability of the design concept. Chapter 8 presents a novel beam-steering array optics design strategy. The goal of the design is to track large angle parallel rays by only moving optical arrays laterally, and convert it to small angle parallel output rays. The design concept is developed as an extended SMS method. Potential applications of this beam-steering device are: skylights to provide steerable natural illumination, building integrated CPV systems, and steerable LED illumination. Conclusion and future lines of work are given in Chapter 9. Resumen La óptica de formación de imagen clásica se ha ido desarrollando durante siglos, dando lugar tanto a la teoría de óptica paraxial y los métodos de diseño prácticos como a técnicas de optimización multiparamétricas. Aunque estos métodos de diseño óptico para formación de imagen puede aportar soluciones elegantes a muchos problemas convencionales, siguen apareciendo nuevos problemas de diseño óptico, concentradores solares, sistemas de iluminación, cámaras ultracompactas, etc. que requieren máxima transferencia de energía o dimensiones ultracompactas. Este tipo de problemas no se pueden resolver fácilmente con métodos clásicos de diseño porque durante el proceso de diseño no solamente se deben considerar los rayos paraxiales sino también los rayos no paraxiales. La óptica anidólica o no formadora de imagen es una disciplina que ha evolucionado en gran medida recientemente. Su objetivo no es formar imagen, es maximazar la eficiencia de transferencia de energía. Un concepto importante de la óptica anidólica son los “rayos marginales”, que se pueden utilizar para el diseño de sistemas ya que si todos los rayos marginales llegan a nuestra área del receptor, todos los rayos interiores también llegarán al receptor. Haciendo uso de este principio, se han diseñado muchos concentradores solares que funcionan cerca del límite teórico que marca la termodinámica. Cuando consideramos más de un haz de rayos marginales en nuestro diseño, una posible solución es usar el método SMS (Simultaneous Multiple Surface), el cuál diseña simultáneamente varias superficies ópticas. El SMS nació como un método de diseño para óptica anidólica durante los años 90. El método puede ser considerado como una extensión del cálculo del óvalo cartesiano. En el método del óvalo cartesiano convencional, se calcula una superficie para transformar un frente de onda entrante a otro frente de onda saliente. El método SMS permite transformar varios frentes de onda de entrada en frentes de onda de salida. Inicialmente, sólo era posible transformar dos frentes de onda con dos superficies con simetría de rotación y sin simetría de rotación, pero esta limitación ha sido superada recientemente. Nos referimos a “SMS 2D” como el método orientado a construir superficies con simetría de rotación y llamamos “SMS 3D” al método para construir superficies sin simetría de rotación o free-form. Aunque el método originalmente fue aplicado en el diseño de sistemas anidólicos, se ha observado que gracias a su capacidad para diseñar más superficies y controlar más frentes de onda de entrada y de salida, el SMS también es posible aplicarlo a sistemas de formación de imagen proporcionando una gran ventaja sobre los métodos de diseño tradicionales. Uno de los principales objetivos de la presente tesis es extender el método SMS-2D para permitir el diseño de sistemas con mayor número de superficies y mejorar la estabilidad de los algoritmos del SMS-2D y SMS-3D, haciendo posible combinar la optimización con los algoritmos. Los beneficios de combinar SMS y optimización comparado con el proceso de optimización tradicional se explican en detalle para sistemas con simetría de rotación y sin simetría de rotación. Otro objetivo importante de la tesis es el desarrollo de nuevos conceptos de diseño y nuevos métodos en el área de la concentración solar fotovoltaica. La tesis está estructurada en 9 capítulos que están agrupados en dos partes: la primera de ellas (capítulos 2-5) se centra en la óptica formadora de imagen mientras que en la segunda parte (capítulos 6-8) se presenta el trabajo del área de la óptica anidólica. El primer capítulo consta de una breve introducción de los conceptos básicos de la óptica anidólica y la óptica en formación de imagen. El capítulo 2 describe un proceso de diseño SMS-2D sencillo basado en los rayos meridianos. En este capítulo se presenta el problema de diseñar un sistema formador de imagen desde el punto de vista del SMS y se intenta obtener una solución de manera numérica. La estabilidad de este proceso se analiza con detalle. Los conceptos de diseño y los algoritmos desarrollados en este capítulo sientan la base sobre la cual se realizarán mejoras. El capítulo 3 presenta dos procedimientos para el diseño de un sistema con 3 superficies SMS, el primero basado en rayos meridianos (SMS-3M) y el segundo basado en rayos oblicuos (SMS-1M2S). La mejora más destacable recae en la selección de los segmentos centrales, que hacen más estable todo el proceso de diseño comparado con el presentado en el capítulo 2. Estos dos algoritmos representan dos tipos de muestreo del espacio de fases, su capacidad para formar imagen se compara diseñando un objetivo simple con cada uno de ellos. En el capítulo 4 se presenta un diseño ultra-compacto de una cámara SWIR diseñada usando el método SMS-3M. La dificultad del diseño de esta cámara de espectro ancho radica en mantener una alta calidad de imagen y al mismo tiempo reducir drásticamente sus dimensiones. Esta cámara es muy interesante para comparar el método de diseño clásico y el método de SMS. En este capítulo se presentan ambos diseños y se analizan sus características ópticas. En el capítulo 5 se describe la estrategia de optimización basada en el método SMS-3D. El método SMS-3D calcula las superficies ópticas de manera precisa, dejando sólo unos pocos parámetros libres para decidir la configuración del sistema. Modificando el valor de estos parámetros se genera cada vez mediante SMS-3D un sistema completo diferente. La optimización se lleva a cabo variando los mencionados parámetros y analizando el sistema generado. Los resultados muestran que esta estrategia de diseño es muy eficaz y eficiente para un sistema formado por dos espejos. En el capítulo 6 se describe un sistema de compresión de la Etendue, que fue presentado en el concurso de iluminación del IODC en 2010. Este interesante diseño hace uso de técnicas propias de la óptica anidólica, como el método SMS, el teselado de las lentes y el diseño mediante grooves. Este dispositivo tiene un límite teórica en la eficiencia del 91.9%. El capítulo 7 presenta un concentrador solar basado en un espejo free-form con irradiancia uniforme sobre la célula. Los concentradores parabólicos tienen numerosas desventajas como los puntos calientes en la zona central de la célula, uso no eficiente del área de la célula al ser ésta cuadrada y además tienen ángulos de aceptancia de reducido. Para poder superar estas limitaciones se propone un novedoso concepto de homogeneización de la irrandancia que se materializa en un diseño con espejo free-form. El análisis mediante simulación demuestra que la irradiancia es homogénea en una región rectangular y con mayor ángulo de aceptancia, lo que confirma la viabilidad del concepto de diseño. En el capítulo 8 se presenta un novedoso concepto para el diseño de sistemas afocales dinámicos. El objetivo del diseño es realizar un sistema cuyo haz de rayos de entrada pueda llegar con ángulos entre ±45º mientras que el haz de rayos a la salida sea siempre perpendicular al sistema, variando únicamente la posición de los elementos ópticos lateralmente. Las aplicaciones potenciales de este dispositivo son varias: tragaluces que proporcionan iluminación natural, sistemas de concentración fotovoltaica integrados en los edificios o iluminación direccionable con LEDs. Finalmente, el último capítulo contiene las conclusiones y las líneas de investigación futura.

Dominance Measuring Method Performance under Incomplete Information about Weights.

In multi-attribute utility theory, it is often not easy to elicit precise values for the scaling weights representing the relative importance of criteria. A very widespread approach is to gather incomplete information. A recent approach for dealing with such situations is to use information about each alternative?s intensity of dominance, known as dominance measuring methods. Different dominancemeasuring methods have been proposed, and simulation studies have been carried out to compare these methods with each other and with other approaches but only when ordinal information about weights is available. In this paper, we useMonte Carlo simulation techniques to analyse the performance of and adapt such methods to deal with weight intervals, weights fitting independent normal probability distributions orweights represented by fuzzy numbers.Moreover, dominance measuringmethod performance is also compared with a widely used methodology dealing with incomplete information on weights, the stochastic multicriteria acceptability analysis (SMAA). SMAA is based on exploring the weight space to describe the evaluations that would make each alternative the preferred one.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Dominance intensity measure within fuzzy weight oriented MAUT: an application

We introduce a dominance intensity measuring method to derive a ranking of alternatives to deal with incomplete information in multi-criteria decision-making problems on the basis of multi-attribute utility theory (MAUT) and fuzzy sets theory. We consider the situation where there is imprecision concerning decision-makers’ preferences, and imprecise weights are represented by trapezoidal fuzzy weights.The proposed method is based on the dominance values between pairs of alternatives. These values can be computed by linear programming, as an additive multi-attribute utility model is used to rate the alternatives. Dominance values are then transformed into dominance intensity measures, used to rank the alternatives under consideration. Distances between fuzzy numbers based on the generalization of the left and right fuzzy numbers are utilized to account for fuzzy weights. An example concerning the selection of intervention strategies to restore an aquatic ecosystem contaminated by radionuclides illustrates the approach. Monte Carlo simulation techniques have been used to show that the proposed method performs well for different imprecision levels in terms of a hit ratio and a rank-order correlation measure.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Veto values in Group Decision Making within MAUT: aggregating complete rankings derived from dominance intensity measures

We consider a groupdecision-making problem within multi-attribute utility theory, in which the relative importance of decisionmakers (DMs) is known and their preferences are represented by means of an additive function. We allow DMs to provide veto values for the attribute under consideration and build veto and adjust functions that are incorporated into the additive model. Veto functions check whether alternative performances are within the respective veto intervals, making the overall utility of the alternative equal to 0, where as adjust functions reduce the utilty of the alternative performance to match the preferences of other DMs. Dominance measuring methods are used to account for imprecise information in the decision-making scenario and to derive a ranking of alternatives for each DM. Specifically, ordinal information about the relative importance of criteria is provided by each DM. Finally, an extension of Kemeny's method is used to aggregate the alternative rankings from the DMs accounting for the irrelative importance.

Using the Cross-Entropy Method for Control Optimization: A Case Study of See-and-Avoid on Unmanned Aerial Vehicles

This paper presents an adaptation of the Cross-Entropy (CE) method to optimize fuzzy logic controllers. The CE is a recently developed optimization method based on a general Monte-Carlo approach to combinatorial and continuous multi-extremal optimization and importance sampling. This work shows the application of this optimization method to optimize the inputs gains, the location and size of the different membership functions' sets of each variable, as well as the weight of each rule from the rule's base of a fuzzy logic controller (FLC). The control system approach presented in this work was designed to command the orientation of an unmanned aerial vehicle (UAV) to modify its trajectory for avoiding collisions. An onboard looking forward camera was used to sense the environment of the UAV. The information extracted by the image processing algorithm is the only input of the fuzzy control approach to avoid the collision with a predefined object. Real tests with a quadrotor have been done to corroborate the improved behavior of the optimized controllers at different stages of the optimization process.

Validación de sistemas constructivos de los cerramientos de la edificación mediante la aplicación de los métodos de decisión multicriterio : aplicación al catálogo de elementos constructivos del Código Técnico de la Edificación

Como punto de partida para el desarrollo de la Tesis, se mantiene la hipótesis de que es posible establecer métodos de evaluación global sobre el grado de utilidad de los sistemas constructivos correspondientes a los cerramientos de la edificación. Tales métodos habrían de posibilitar, de entre una serie finita de sistemas alternativos, cuáles de ellos son los objetivamente más adecuados para su selección en un entorno de decisión concreto, y habrían de permitir fundamentar la justificación objetiva de tal decisión. Paralelamente a esta hipótesis de carácter general, se planteó desde el inicio la necesidad de comprobación de una hipótesis de partida particular según la cual los sistemas constructivos basados en la utilización de componentes prefabricados, o procesos de puesta en obra con un alto grado de industrialización arrojarían valores de utilidad mayores que los sistemas tradicionales basados en la albañilería. Para la verificación de estas dos hipótesis de partida se ha procedido inicialmente a la selección de un conjunto coherente de doce sistemas de cerramientos de la edificación que pudiese servir como testigo de su diversidad potencial, para proceder a su valoración comparativa. El método de valoración propuesto ha entrado a considerar una serie de factores de diversa índole que no son reducibles a un único parámetro o magnitud que permitiese una valoración de tipo lineal sobre su idoneidad relativa, ni que permitiese establecer un grado de prelación entre los distintos sistemas constructivos alternativos de manera absoluta. Para resolver este tour de force o desafío metodológico se ha acudido a la aplicación de metodologías de valoración que nos permitiesen establecer de forma racional dicha comparativa. Nos referimos a una serie de metodologías provenientes en primera instancia de las ciencias exactas, que reciben la denominación de métodos de ayuda a la decisión multicriterio, y en concreto el denominado método ELECTRE. Inicialmente, se ha planteado la aplicación del método de análisis sobre doce sistemas constructivos seleccionados de tal forma que representasen de forma adecuada las tres categorías establecidas para caracterizar la totalidad de sistemas constructivos posibles; por peso, grado de prefabricación y grado de ventilación. Si bien la combinación de las tres categorías básicas anteriormente señaladas produce un total de 18 subcategorías conceptuales, tomamos finalmente doce subcategorías dado que consideramos que es un número operativo suficiente por extenso para el análisis propuesto y elimina tipos no relevantes. Aplicado el método propuesto, a estos doce sistemas constructivos “testigo”, se constata el mayor grado de utilidad de los sistemas prefabricados, pesados y no ventilados. Al hilo del análisis realizado en la Parte II de la Tesis sobre los doce sistemas constructivos “testigo”, se ha realizado un volcado de los sistemas constructivos incluidos en el Catalogo de Elementos Constructivos del CTE (versión 2010) sobre las dieciocho subcategorías definidas en dicha Parte II para caracterizar los sistemas constructivos “testigo”. Posteriormente, se ha procedido a una parametrización de la totalidad de sistemas constructivos para cerramientos de fachadas incluidos en este Catálogo. La parametrización sistemática realizada ha permitido establecer, mediante el cálculo del valor medio que adoptan los parámetros de los sistemas pertenecientes a una misma familia de las establecidas por el Catálogo, una caracterización comparativa del grado de utilidad de dichas familias, tanto en lo relativo a cada uno de los parámetros como en una valoración global de sus valores, de carácter indicativo. Una vez realizada una parametrización completa de la totalidad de sistemas constructivos incluidos en el Catálogo, se ha realizado una simulación de aplicación de la metodología de validación desarrollada en la Parte II de la presente Tesis, con el objeto de comprobar su adecuación al caso. En conclusión, el desarrollo de una herramienta de apoyo a la decisión multicriterio aplicada al Catálogo de Elementos constructivos del CTE se ha demostrado técnicamente viable y arroja resultados significativos. Se han diseñado dos sistemas constructivos mediante la aplicación de la herramienta desarrollada, uno de fachada no ventilada y otro de fachada ventilada. Comparados estos dos sistemas constructivos mejorados con otros sistemas constructivos analizados Se comprueba el alto grado de utilidad objetiva de los dos sistemas diseñados en relación con el resto. La realización de este ejercicio de diseño de un sistema constructivo específico, que responde a los requerimientos de un decisor concreto viene a demostrar, así pues, la utilidad del algoritmo propuesto en su aplicación a los procesos de diseño de los sistemas constructivos. La tesis incorpora dos innovaciones metodológicas y tres innovaciones instrumentales. ABSTRACT The starting point for the thesis is the hypothesis that it is possible to devise suitability degree evaluation methods of building enclosure systems. Such methods should allow optimizing appraisal, given a specific domain of decision, among a finite number of alternative systems, and provide objective justification of such decision. Along with the above mentioned general assumption, a second hypothesis whereby constructive systems based on the use of prefabricated components, or high industrialization degree work processes, would throw efficiency values higher than traditional masonry systems needed to be tested. In order to validate these two hypothesis a coherent set of twelve enclosure systems that could serve as a reference sample of their potential diversity was selected and a comparative evaluation was carried out. The valuation method proposed has considered several different factors that are neither reducible to a single parameter or magnitude that would allow a linear evaluation of their relative suitability nor allow to establishing an absolute priority ranking between different alternative constructive systems. In order to resolve this tour de force or methodological challenge, valuation methodologies that enable use establishing rational assessments were used. We are referring to a number of methodologies taken from the exact sciences field, usually known as aid methods for multi-criteria decision, in particular the so-called ELECTRE method. Even though the combination of the mentioned three basic categories result in eighteen conceptual sub categories, we are finally considering just twelve since we deem it adequately extended for the our intended purpose and eliminates non relevant instances. The method of analysis was initially applied to the set of twelve selected constructive systems is a way that they could represent adequately the three previously established categories set out to characterize all possible enclosure systems, namely weight, prefabrication degree and ventilation degree. Once the proposed method is applied to the sample systems, the higher efficiency of the prefabricated, heavy and not ventilated systems was confirmed. In line with the analysis in Part II of the thesis on the twelve chosen enclosure systems, it has done an uploading data of construction systems listed in the Catalogue of constructive elements of the CTE (version 2010) according the eighteen subcategories used in this part II to characterize the construction systems taken as sample. Subsequently, a parameterization of all enclosure facade systems included in this catalog has been undertaken. The systematic parameterization has allowed to set, by means of calculating the average values of the parameters of the systems belonging to the same family of those established by the Catalog, a comparative characterization of the efficiency degree of these families, both in relation to each parameter as to an overall evaluation of its values, in a indicative way. After the parameterization of all enclosure systems included in the Catalog, a simulation of validation methodology application developed in Part II of this Thesis has been made, in order to assess its consistency to the referred case. In conclusion, the development of a multi-criteria decision aid tool, applied to the CTE Catalog of constructive elements, has proved to be technically feasible and yields significant results. Two building systems through the application of the developed tool, a non-ventilated façade and a ventilated façade have been designed. Comparing these two improved construction systems with other building systems analyzed, we were able to assess the high degree of objective efficiency of the two systems designed in relation to the rest. The exercise of designing a specific enclosure system that meets the requirements of a particular decision-maker hence shows the suitability of the proposed algorithm applied to the process of enclosure systems design. This Thesis includes two methodological innovations and three instrumental innovations.