Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Este trabalho teve como objetivos montar e instalar sistemas de irrigaÃÃo com diferentes nÃveis de automaÃÃo: automÃtico inteligente, automÃtico por temporizador e nÃo automÃtico. Foi conduzido um experimento na Ãrea experimental do LaboratÃrio de HidrÃulica e IrrigaÃÃo da Universidade Federal do CearÃ, em Fortaleza, CE, no perÃodo de outubro de 2004 a janeiro de 2005. Esses trÃs sistemas foram distribuÃdos em um delineamento estatÃstico em blocos casualizados. O delineamento constou de 6 blocos e trÃs tratamentos distribuÃdos em 18 parcelas experimentais medindo 4m de largura e 12m de comprimento, ocupando uma Ãrea total de 1600m2. A montagem foi dividida em duas fases, a primeira fase consistiu na montagem dos sistemas eletrÃnico e elÃtrico composto por sensores de umidade (blocos de resistÃncia), sensores de temperatura (termopares), datalogger, multiplexador, placa digital de E/S padrÃo ISA, placa condicionadora de relÃs, temporizador, contactores, relÃs, chave de partida, cabeamento, aterramento e a segunda dos sistemas hidrÃulico e de irrigaÃÃo composto de bombas, tubulaÃÃes, reservatÃrios, manÃmetros, hidrÃmetros, venturis, tomadas de pressÃo e conexÃes; todos os sistemas preconizados foram montados e instalado no campo. / This work had as objectives to set up and to install overhead irrigations with different automation levels: automatic intelligent, automatic for temporizador and no automatic. An experiment was driven in the experimental area of the Laboratory of Hydraulics and Irrigation of the Federal University of CearÃ, in Fortaleza, CE, in the period of October of 2004 to January of 2005. Those three systems were distributed in a statistical delineamento in blocks casualizados. The delineamento consisted of 6 blocks and three treatments distributed in 18 experimental portions measuring 4m of width and 12m of length, occupying a total area of 1600m2. The assembly was divided in two phases, the first phase consisted of the assembly of the electronic and electric systems composed for sensor of humidity (resistance blocks), sensor of temperature (termopares), datalogger, multiplexador, digital plate of E/S pattern ISA, conditioning plate of relÃs, temporizador, contactores, relÃs, departure key, cabeamento, aterramento and Monday of the waterworks and of irrigation composed of bombs, piping, reservoirs, manÃmetros, hydrometers, venturis, pressure sockets and connections; all of the extolled systems were mounted and installed in the field.

Esta dissertação apresenta um estudo da viabilidade de aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, em especial da aplicação da lógica nebulosa preditiva (lógica fuzzy), em sistemas de controle automático de trens. Para isto, um panorama do contexto de aplicação do estudo é apresentado, incluindo a problemática dos transportes nas grandes cidades e a utilização de técnicas de computação em sistemas metroferroviários. Também são apresentados os princípios básicos de controle automático de trens, de lógica nebulosa preditiva e de sistemas de controle, particularmente os sistemas especialistas e as aplicações críticas de controle. Um modelo de um sistema de controle utilizando lógica nebulosa preditiva é então proposto e detalhado. Em seguida, estudos de caso para os trens do metropolitano de Sendai (Japão) e de São Paulo são efetuados. Simulações, testes comparativos e a análise dos resultados são realizados, levando às considerações finais sobre a viabilidade da aplicação. A conclusão é que, mesmo se tratando de uma aplicação crítica de controle, envolvendo a segurança dos passageiros, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, especialmente a lógica nebulosa preditiva, é perfeitamente viável, desde que uma atenção especial com a segurança do sistema seja tomado. Neste caso, esta atenção é tomada por meio da implantação de um módulo supervisor (módulo ATP) que realiza uma monitoração constante das entradas e saídas do sistema de controle. O ATP atua, preferencialmente, ao sistema de controle para garantir a sua segurança. Embora as normas européias (IEE e CENELEC) não recomendem a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial em aplicações críticas de controle, este estudo demonstra que é possível efetuar a aplicação destas ferramentas, aproveitando os benefícios por elas proporcionados, sem comprometer a segurança do sistema. / This dissertation presents a study on the viability of applying Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic application, in automatic train control systems. For this purpose, an overview of the study application context is presented, including transportation troubling in big cities and computational techniques used in subway and railway systems. The basic principles of automatic train control, predictive fuzzy logic and control systems, particularly specialist and control critical systems applications are also presented. A model for a control system using predictive fuzzy logic is then proposed and detailed. Next, study cases for Sendai (Japan) and São Paulo subway trains are conducted. Simulations, comparative tests and results analysis are carried out, leading to the final considerations about the application viability. The conclusion is that, even being a critical control application, involving passenger safety, the use of Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic, is perfectible viable, since special attention is given to the safety of the system. In this case, this attention is given by means of the implementation of a supervisory module (ATP module) that constantly monitors control system inputs and outputs. The ATP acts preferably on the control system in order to guarantee its safety. Although European standards (IEE and CENELEC) do not recommend the use of Artificial Intelligence tools in critical system applications, this study shows that it is possible to apply these tools, enjoying the benefits provided by them, without compromising the system safety.

Este trabalho propõe uma alternativa para o problema de classificação de espécies de abelhas a partir da implementação de um algoritmo com base na Morfométria Geométrica e estudo das Formas dos marcos anatômicos das imagens obtidas pelas asas das abelhas. O algoritmo implementado para este propósito se baseia no algoritmo dos k-Vizinho mais Próximos (do inglês, kNN) e na Lógica Fuzzy kNN (Fuzzy k-Nearest Neighbor) aplicados a dados analisados e selecionados de pontos bidimensionais referentes as características geradas por marcos anatômicos. O estudo apresentado envolve métodos de seleção e ordenação de marcos anatômicos para a utilização no algoritmo por meio da implementação de um método matemático que utiliza o calculo dos marcos anatômicos mais significativos (que são representados por marcos matemáticos) e a formulação da Ordem de Significância onde cada elemento representa variáveis de entrada para a Fuzzy kNN. O conhecimento envolvido neste trabalho inclui uma perspectiva sobre a seleção de características não supervisionada como agrupamentos e mineração de dados, analise de pré-processamento dos dados, abordagens estatísticas para estimação e predição, estudo da Forma, Analise de Procrustes e Morfométria Geométrica sobre os dados e o tópico principal que envolve uma modificação do algoritmo dos k- Vizinhos mais Próximos e a aplicação da Fuzzy kNN para o problema. Os resultados mostram que a classificação entre amostras de abelhas no seu próprio grupo apresentam acuracia de 90%, dependendo da espécie. As classificações realizadas entre as espécies de abelhas alcançaram acuracia de 97%. / This work presents a proposal to solve the bees classification problem by implementing an algorithm based on Geometrics Morphometrics and the Shape analysis of landmarks generated from bees wings images. The algorithm is based on the K-Nearest Neighbor (K-Nearest Neighbor) algorithm and Fuzzy Logic KNN applied to the analysis and selection of two-dimensional data points relating to landmarks. This work is part of the Architecture Reference Model for Automatic identification and Taxonomic Classification System of Stingless Bee using the Wing Morphometry. The study includes selection and ordering methods for landmarks used in the algorithm by developing a mathematical model to represent the significance order, generating the most significant mathematical landmarks as input variables for Fuzzy Logic kNN. The main objective of this work is to develop a classification system for bee species. The knowledge involved in the development of this work include an overview of feature selection, unsupervised clustering and data mining, analysis of data pre-processing, statistical approaches for estimation and prediction, study of Shape, Procrustes Analysis on data that comes from Geometric Morphometry and the modification of the k-Nearest Neighbors algorithm and the Fuzzy Logic kNN. The results show that the classification in bee samples of the same species presents a accuracy above 90%, depending on the specie in analysis. The classification done between the bees species reach accuracies of 97%.

Esta Tese estuda a implementação de um novo mecanismo de análise e atuação em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) com múltiplos saltos baseado em características de cognição aplicadas aos nós que compõem a rede. Para tanto, é proposto um algoritmo de detecção de variabilidade dos nós sensores, envolvendo movimentação do nó, alcance do sinal da antena do sensor, quantidade de nós que fazem parte da rede e o número de conexões possíveis com nós vizinhos. Além do algoritmo de detecção de variabilidade, propõe-se um sistema multilayer denominado Adaptive Cognitive System (ACS) com base na arquitetura de Cognitive Networks (CN), que abrange: coleta, tratamento e tomada de decisão. O tratamento se refere à parte cognitiva do sistema, contemplando a criação do Cognitive Processor Module (CPMod), que por sua vez, abrange a semântica da rede, aplicação de Lógica Fuzzy e interação com um simulador de Wireless Sensor Networks (WSN) e a tomada de decisão é realizada pelo CPMod com base no resultado de análises executadas em rounds e histórico da rede com o uso de funções de pertinência de fuzzificação e defuzzificação, regras Fuzzy e inferência sobre informações coletadas da rede. Observou-se com os testes realizados na rede, utilizando-se o algoritmo de detecção, que a variabilidade dos nós sensores afeta diretamente o desempenho da rede, devido à necessidade de reestabelecimento de links e rotas entre os nós. Através de testes realizados via software na WSN, identificou-se que com o uso do ACS houve melhora significativa no desempenho em relação ao atraso fim-a-fim, latência, quantidade de pacotes descartados e de energia consumida pelos nós na rede. O ACS demonstrou potencial para a solução de problemas relacionados com as métricas destacadas, realizando ajustes em múltiplas camadas de rede do padrão IEEE 802.15.4 para até 200 nós na rede. / This Dissertation examines the implementation of a mechanism to analyze and act on multi-hop Wireless Sensor Networks (WSN) with the use of cognitive features applied to the network nodes. For this purpose, a variation detection algorithm was proposed for monitoring sensor nodes, involving the node\'s mobility features, signal range of the sensor antenna, the number of nodes in the network and the number of possible connections to neighboring nodes. In addition to the detection algorithm, a multi-layer system is proposed, named Adaptive Cognitive System (ACS). It is based on Cognitive Networks (CN) architecture, including data gathering, information treatment and decision making. The main part of the system is the Cognitive Processor Module (CPMod), which extracts the information about the WSN. In turn the Fuzzy Logic block works in tandem with the semantic engine to feed the codes to CPMod in the decision making process. The codes are the result of analysis performed on rounds using fuzzification and defuzzification membership functions, fuzzy rules and inference over information collected from the network. It was observed in tests performed in the WSN, using the detection algorithm, that the variability in sensor nodes directly affects the network performance due to the effort spent in rerounting links and paths. Through WSN testing performed via software, it was found that using the ACS implies in significant improvement in performance over the end-to-end delay, network latency, dropped packets and amount of energy consumed by nodes on the network. The ACS potential is proven for solving problems related to the previously mentioned metrics, performing adjustments on multiple network layers standardized by IEEE 802.15.4 up to 200 nodes in the network.

A presente tese de doutorado discorre sobre o método da espectroscopia na região do Infravermelho Próximo, usando Transformada de Fourier (IVP-TF), aplicada à identificação de plantas medicinais, método de análise química qualitativa, que se propõe para o controle de qualidade de fitoterápicos. É apresentado, também, um método computacional, implementado para realizar esta identificação, utilizando modelo e lógica nebulosos (fuzzy). Remete-se a discussão da espectroscopia IVP-TF como um método rápido e de baixo custo, para taxonomia de plantas medicinais brasileiras, bem como promove-se a comparação dos resultados obtidos nos diferentes métodos utilizados. / This doctoral thesis is about the method of Near Infrared spectroscopy using Fourier transform (FT-NIR), applied to identification of medicinal plants, method of the chemical analysis qualitative, which is proposed to the quality control of herbal medicines. It is presented, also, a computational method, implemented to make this identification using fuzzy logic model. Refers to discussion of FT-NIR spectroscopy as a rapid method with low cost for taxonomy of Brazilian medicinal plants, and makes comparison of results obtained in the different methods used.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-05-30T19:56:59Z No. of bitstreams: 1 FernandoCasteloBranco.pdf: 834917 bytes, checksum: 637b3f82aba4cce981014b690d89cb95 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T19:56:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoCasteloBranco.pdf: 834917 bytes, checksum: 637b3f82aba4cce981014b690d89cb95 (MD5) Previous issue date: 2016-07-25 / In recent decades, the increasing use of mobile technologies has motivated the development of new techniques and algorithms to provide high transmission rates in mobile networks. Among them, LTE (Long Term Evolution) technology is one of the most significant standards for fourth generation (4G) mobile telephony. Due to its high data rates, LTE becomes very attractive to several kinds of applications. However, the quality of the transmissions can be severely impacted by the radio resources scheduling process, since it can lead to fluctuations in the delay and in the application data rates. To perform resource allocation in LTE networks, the scheduler uses various parameters estimated from the radio environment. This process can lead to the occurrence of erroneous estimates, which should be mitigated in order to deal with the inaccuracies of the wireless environments. In this context, this master thesis presents a fuzzy-based downlink scheduler for LTE networks, named PAFS (Performance-Aware Fuzzy Scheduler). The results show that the proposed scheduler promotes a suitable allocation of the radio resources, improving the performance of different QoS (Quality of Service) parameters without compromising the fairness among the system users. / Nas últimas d´ecadas, o aumento da utilização de tecnologias de comunicações móveis tem motivado o desenvolvimento de novas técnicas e algoritmos capazes de prover altas taxas de transmissão em redes celulares. Entre elas, a tecnologia LTE (Long Term Evolution) é um dos padrões mais significativos para a telefonia móvel de quarta geração (4G). Devido às suas elevadas taxas de dados, o LTE torna-se muito atraente para vários tipos de aplicações. No entanto, a qualidade das transmissões pode ser severamente impactada pelo processo de escalonamento de recursos de rádio, uma vez que pode levar a flutuações no atraso e nas taxas de dados das aplicações. Para executar a alocação de recursos em redes LTE, o escalonador utiliza vários parâmetros estimados a partir do ambiente de rádio. Esse processo pode levar à ocorrência de estimativas erradas, o que deve ser mitigado de forma a lidar com as imprecisões dos ambientes sem fio. Neste contexto, este trabalho apresenta um escalonador de enlace de descida baseado em lógica nebulosa chamado PAFS (Performance-Aware Fuzzy Scheduler ). Os resultados mostram que o escalonador proposto promove uma alocação adequada dos recursos de rádio, melhorando o desempenho de diferentes parâmetros de QoS (Quality of Service – Qualidade de Servi¸co) sem comprometer a justiça entre os usuários do sistema.

Considerando a segurança e extensão da vida de uma planta industrial, especificamente das válvulas de controle de processo, o estudo de confiabilidade de componentes é um ponto importante a ser investigado em usinas nucleares e em outras áreas, tais como refinaria ou plataforma de petróleo offshore. O desenvolvimento de monitorização não intrusiva e método de diagnóstico possibilita a identificação de defeitos em componentes da planta durante sua operação normal. O objetivo deste trabalho é apresentar uma análise e diagnóstico de válvulas de controle de uma planta de vapor que simula parte do circuito secundário de um reator de água pressurizada. Esta instalação faz parte do laboratório de testes de equipamentos de propulsão da Marinha do Brasil, em Iperó-SP. A metodologia utilizada no projeto é baseada na análise gráfica de dois parâmetros: a pressão de ar do atuador da válvula e o deslocamento de seu obturador. Estes dados são extraídos por um posicionador inteligente do Sistema de Automação Delta VTM. É implementada uma análise para detecção de anomalias por meio de uma abordagem que utiliza Sistemas Especialistas baseados na Lógica Fuzzy, considerando regras e conhecimento de inteligência artificial (IA). Uma vez que as medidas de base de válvulas de controle são tomadas, é possível detectar sintomas de falha, vazamento, atrito, fricção, danos, etc. O monitoramento e o sistema de diagnóstico foram projetados utilizando o programa MATLAB® versão 2009a com o FUZZY LOGIC TOOLBOX, que é um pacote integrante de subrotinas dedicado à lógica nebulosa. A monitoração e o diagnóstico das válvulas de controle são realizados por meio de uma técnica não-invasiva. Desta maneira, é possível conhecer o real status da válvula. O software ValveLink® (desenvolvido pela empresa EMERSON) recebe sinais do componente de hardware, posicionador inteligente, o qual é instalado ao lado da válvula de controle de processos. Estes sinais (corrente eléctrica) transformados em informação são utilizados como parâmetros de entrada: Pressão de ar do atuador e deslocamento do obturador da válvula. Com o uso da lógica fuzzy, esses parâmetros são interpretados. Eles sofrem inferências por regras escritas por especialistas em válvulas. Após essas inferências, as informações são tratadas e enviadas como sinais de saída. Esses sinais contém a informação de diagnóstico do estado da válvula. / The question of components reliability, specifically process control valves, has become an important issue to be investigated in nuclear power plants and other areas such as refinery or offshore oil rig, considering the safety and life extension of the plant. The development of non-intrusive monitoring and diagnostic method allows the identification of defects in components of the plant during normal operation. The objective of this dissertation is to present an analysis and diagnosis of control valves of a steam plant part that simulates the secondary circuit of a pressurized water reactor. This installation is part of propulsion equipment testing laboratory of the Brazilian Navy, at Iperó-SP. The methodology for design is based on graphical analysis of two parameters, the valve air pressure actuator and the displacement of the valve plug. These data are extracted by a smart positioner, part of Delta VTM Automation System. An analysis is implemented in detecting anomalies by an approach using Expert Systems by the technique of fuzzy logic. Once the basic measures of control valves are taken, it is possible to detect symptoms of failure, leakage, friction, damage, etc. The monitoring and diagnostic system has been designed in MATLAB® version 2009th by the complement \"FUZZY LOGIC TOOLBOX \". It is a noninvasive technique. Thus, it is possible to know what is happening with the chosen components, just analyzing the parameters of the valve. The software called ValveLink® (developed by Emerson) receives signals from hardware component (intelligent positioner) installed next to the control valve. These signals (electrical current) are transformed into information which are used input parameters: air pressure valve actuator and valve plug displacement. With the use of fuzzy logic, these parameters are interpreted. They suffer inferences by rules written by experts in valves. After these inferences, the information is processed and sent as output signals. These signals lead to diagnostic information of the state of the valve.

As empresas estão buscando novas estratégias para diminuir os custos e aumentar os lucros dos acionistas e, assim, manter-se no mercado cada vez mais competitivo. O trabalho tem como objetivo apresentar o uso da lógica Fuzzy no modelo TDABC, para diminuir a subjetividade e incerteza, buscando informações mais precisas para auxiliar no planejamento e tomada de decisão. Tendo em vista que a teoria dos conjuntos Fuzzy é conhecida como uma lógica de abordagem que lida com o raciocínio de gerir a incerteza. Como o TDABC tem sido criticado por diversos autores quando se trata de situações incertas pela falta de padronização de algumas atividades, que dificultam a modelagem em termos de equação do tempo. Também são criticados pelos autores os ambientes de produção por encomenda, onde as atividades desse tipo de empresa apresentam grande imprevisibilidade, tanto com relação ao tempo de execução, quanto à intensidade do consumo de recursos. Com o uso da lógica Fuzzy no TDABC podemos reduzir a incerteza e subjetividade buscando informações mais precisas, podendo auxiliar no planejamento e na formação de preços dos produtos. / Companies are seeking new strategies to reduce costs and increase shareholder profits and thus keep the market increasingly competitive. The paper aims to present the use of fuzzy logic in the model TDABC to reduce subjectivity and uncertainty, seeking more precise information to assist in planning and decision making. Given that the theory of fuzzy sets is known as a logical approach that deals with reasoning to manage uncertainty. How TDABC has been criticized by several authors when dealing with uncertain situations by the lack of standardization of some activities that hinder the modeling in terms of the equation of time. Also, are criticized by the authors production environments on demand where activities of the corporation have great unpredictability both with respect to runtime, as the intensity of resource consumption. With the use of fuzzy logic in TDABC can reduce uncertainty and subjectivity seeking more precise information can help in the planning and pricing of products.

[pt] Face à complexidade da matriz energética brasileira e em particular de todo o sistema elétrico de potência interligado, torna-se imprescindível garantir que os equipamentos instalados, desde a geração até os consumidores finais, operem em condições satisfatórias e em elevados níveis de confiabilidade. De acordo com a reestruturação do setor e sua inserção em um mercado competitivo, além da elevada confiabilidade exigida, o novo conceito de disponibilidade dos equipamentos e sistemas impõe mais qualidade e planejamento no mercado de energia elétrica. Neste contexto, as empresas de energia elétrica preocupam-se cada vez mais em manter seus equipamentos em boas condições de operação para que tais metas sejam alcançadas. Entre os equipamentos elétricos de potência, os transformadores sem dúvida correspondem ao ativo de maior importância por serem os mais caros e complexos em termos funcionais. A Análise de Gases Dissolvidos no óleo mineral isolante (AGD) é uma ferramenta de diagnóstico de grande aceitação e potencial na detecção de faltas em equipamentos elétricos com isolação papel-óleo, sobretudo nos transformadores de potência. Com o objetivo de fornecer maiores subsídios aos gestores de manutenção na tomada de decisões quanto à intervenções em transformadores, o trabalho desenvolvido propõe um Sistema de Apoio à Decisão composto por um módulo de Inteligência Computacional (IC) que utiliza regras fuzzy para efetuar o diagnóstico do equipamento em conjunto com outro módulo de apoio à decisão que considera as características do transformador e outros parâmetros de influência, fornecendo, além do diagnóstico, recomendações para a tomada de decisão pelos gestores de manutenção. / [en] Given the complexity of the Brazilian energy matrix and in particular of the whole interconnected electrical power system, it is essential to ensure that the equipment, from generation to final consumers, operates in a satisfactory way and high levels of reliability. In accordance with the restructuring of the sector and its integration in a competitive market, in addition to the high reliability required, the new concept of availability of equipment and systems requires more planning and quality in the market of electrical energy. In this context, electrical power companies are increasingly concerned about maintaining their equipment in good operating conditions so that the above targets are attained. Within electrical equipments, power transformers are undoubtedly the most important asset, since they are the most expensive and complex in functional terms. Dissolved Gases Analysis in insulating mineral oil (DGA), is a widely accepted tool for detecting faults in electrical equipments with paper-oil insulation, particularly in power transformers. With the aim of providing more subsidies to maintenance managers when making decisions on interventions in power transformers, this work proposes a Decision Support System composed of a module of Computational Intelligence (CI) which uses fuzzy rules to diagnose the equipment, together with another decision-support module, which considers the power transformer features and other parameters in order to help managers in the decision making process.

This work is motivated by the need of providing patients with a decision support system that facilitates the selection of the most appropriate treatment strategy in cancer treatment. Treatment options are currently subject to predetermined clinical pathways and medical expertise, but generally, do not consider the individual patient characteristics or preferences. Although genomic patient data are available, this information is rarely used in the clinical setting for real-life patient care. In the area of personalized medicine, the advancement in the fundamental understanding of cancer biology and clinical oncology can promote the prevention, detection, and treatment of cancer diseases. The objectives of this research are twofold. 1) To develop a patient-centered decision support model that can determine the most appropriate cancer treatment strategy based on subjective medical decision criteria, and patient's characteristics concerning the treatment options available and desired clinical outcomes; and 2) to develop a methodology to organize and analyze gene expression data and validate its accuracy as a predictive model for patient's response to radiation therapy (tumor radiosensitivity). The complexity and dimensionality of the data generated from gene expression microarrays requires advanced computational approaches. The microarray gene expression data processing and prediction model is built in four steps: response variable transformation to emphasize the lower and upper extremes (related to Radiosensitive and Radioresistant cell lines); dimensionality reduction to select candidate gene expression probesets; model development using a Random Forest algorithm; and validation of the model in two clinical cohorts for colorectal and esophagus cancer patients. Subjective human decision-making plays a significant role in defining the treatment strategy. Thus, the decision model developed in this research uses language and mechanisms suitable for human interpretation and understanding through fuzzy sets and degree of membership. This treatment selection strategy is modeled using a fuzzy logic framework to account for the subjectivity associated to the medical strategy and the patient's characteristics and preferences. The decision model considers criteria associated to survival rate, adverse events and efficacy (measured by radiosensitivity) for treatment recommendation. Finally, a sensitive analysis evaluates the impact of introducing radiosensitivity in the decision-making process. The intellectual merit of this research stems from the fact that it advances the science of decision-making by integrating concepts from the fields of artificial intelligence, medicine, biology and biostatistics to develop a decision aid approach that considers conflictive objectives and has a high practical value. The model focuses on criteria relevant to cancer treatment selection but it can be modified and extended to other scenarios beyond the healthcare environment.