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

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Cara, Frank Araujo de Abreu
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Coalition formation; Cooperação e coordenação; Cooperation and coordination; Formação de coalizões; Multiagent systems; Negociação; Negotiation; Sistemas multiagentes
• Link de acesso: 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.