Uma heurística ganha-ganha para formação de coalizões em sistemas multiagentes.

• Main Author: Cara, Frank Araujo de Abreu
• Other Authors: Netto, Marcio Lobo
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2013
• Subjects: Coalition formation; Cooperação e coordenação; Cooperation and coordination; Formação de coalizões; Multiagent systems; Negociação; Negotiation; Sistemas multiagentes
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-145159/

Sistemas multiagentes muitas vezes apresentam características que os aproximam de sociedades de agentes e, como as humanas, possuem normas e organizações com o objetivo de coordenar as interações entre os seus membros. Coalizão é um tipo de estrutura organizacional temporária, montada com objetivos específicos. A teoria dos jogos estuda formalmente o fenômeno coalizional, se detendo em demonstrações de propriedades e características dessa estrutura. A área de sistemas multiagentes, por outro lado, tem mostrado significativo interesse nas estruturas coalizionais como forma de organizar a cooperação entre os agentes, dedicando-se ao desenvolvimento de algoritmos para formação de coalizões. Esse trabalho apresenta um algoritmo de formação de coalizões para compartilhamento de recursos, denominado heurística ganha-ganha. Definimos um modelo que utiliza a abstração de recursos para representar tanto a posse de habilidades e objetos, quanto para representar os objetivos dos agentes. Um jogo de votação k-ponderado é utilizado para implementar o processo decisório de quais coalizões são válidas e o algoritmo testa iterativamente cada vizinhança de um agente na busca de associações vantajosas. Demonstramos que o algoritmo incrementa monotonicamente o bem-estar da sociedade e converge para uma estrutura coalizional. Também mostramos empiricamente que a heurística é eficiente para compartilhamento de recursos em situações de abundância de recursos, montando coalizões em poucas iterações e com uma quantidade grande de agentes. === Multiagent systems frequently show characteristics that come closer to agent societies and, like the humans ones, have norms and organizations in order to coordinate the interactions of its members. Coalition is a type of temporary organizational structure, assembled with specific goals. Game theory formally studies the coalitional phenomenon focusing in the demonstrations of properties and characteristics of this structure. The area of multiagent systems, on the other hand, has devoted significant interest in coalition structures as a way to organize cooperation between its members, and has been dedicated to the development of algorithms for coalition formation. This dissertation presents an algorithm to coalition formation named win-win heuristic. We define a model which uses the abstraction of resources to represent either, the possession of abilities and objects, or to represent the agents target. A k-weight voting game is used to implement the decision process of what coalitions are worth and an iteratively algorithm tests each agent neighborhood in the pursue of better associations. We demonstrate that the algorithm monotonically increases the society welfare and converges to a coalitional structure. We also show empirically that the heuristic is efficient for resource sharing in situations of availability of resources, building coalitions with few iterations and a large amount of agents.