Automated Negotiation for Complex Multi-Agent Resource Allocation

The problem of constructing and analyzing systems of intelligent, autonomous agents is becoming more and more important. These agents may include people, physical robots, virtual humans, software programs acting on behalf of human beings, or sensors. In a large class of multi-agent scenarios, agents may have different capabilities, preferences, objectives, and constraints. Therefore, efficient allocation of resources among multiple agents is often difficult to achieve. Automated negotiation (bargaining) is the most widely used approach for multi-agent resource allocation and it has received increasing attention in the recent years. However, information uncertainty, existence of multiple contracting partners and competitors, agents\u27 incentive to maximize individual utilities, and market dynamics make it difficult to calculate agents\u27 rational equilibrium negotiation strategies and develop successful negotiation agents behaving well in practice. To this end, this thesis is concerned with analyzing agents\u27 rational behavior and developing negotiation strategies for a range of complex negotiation contexts. First, we consider the problem of finding agents\u27 rational strategies in bargaining with incomplete information. We focus on the principal alternating-offers finite horizon bargaining protocol with one-sided uncertainty regarding agents\u27 reserve prices. We provide an algorithm based on the combination of game theoretic analysis and search techniques which finds agents\u27 equilibrium in pure strategies when they exist. Our approach is sound, complete and, in principle, can be applied to other uncertainty settings. Simulation results show that there is at least one pure strategy sequential equilibrium in 99.7% of various scenarios. In addition, agents with equilibrium strategies achieved higher utilities than agents with heuristic strategies. Next, we extend the alternating-offers protocol to handle concurrent negotiations in which each agent has multiple trading opportunities and faces market competition. We provide an algorithm based on backward induction to compute the subgame perfect equilibrium of concurrent negotiation. We observe that agents\u27 bargaining power are affected by the proposing ordering and market competition and for a large subset of the space of the parameters, agents\u27 equilibrium strategies depend on the values of a small number of parameters. We also extend our algorithm to find a pure strategy sequential equilibrium in concurrent negotiations where there is one-sided uncertainty regarding the reserve price of one agent. Third, we present the design and implementation of agents that concurrently negotiate with other entities for acquiring multiple resources. Negotiation agents are designed to adjust 1) the number of tentative agreements and 2) the amount of concession they are willing to make in response to changing market conditions and negotiation situations. In our approach, agents utilize a time-dependent negotiation strategy in which the reserve price of each resource is dynamically determined by 1) the likelihood that negotiation will not be successfully completed, 2) the expected agreement price of the resource, and 3) the expected number of final agreements. The negotiation deadline of each resource is determined by its relative scarcity. Since agents are permitted to decommit from agreements, a buyer may make more than one tentative agreement for each resource and the maximum number of tentative agreements is constrained by the market situation. Experimental results show that our negotiation strategy achieved significantly higher utilities than simpler strategies. Finally, we consider the problem of allocating networked resources in dynamic environment, such as cloud computing platforms, where providers strategically price resources to maximize their utility. While numerous auction-based approaches have been proposed in the literature, our work explores an alternative approach where providers and consumers negotiate resource leasing contracts. We propose a distributed negotiation mechanism where agents negotiate over both a contract price and a decommitment penalty, which allows agents to decommit from contracts at a cost. We compare our approach experimentally, using representative scenarios and workloads, to both combinatorial auctions and the fixed-price model, and show that the negotiation model achieves a higher social welfare

Collaborative and adaptive supply chain planning

Dans le contexte industriel d'aujourd'hui, la compétitivité est fortement liée à la performance de la chaîne d'approvisionnement. En d'autres termes, il est essentiel que les unités d'affaires de la chaîne collaborent pour coordonner efficacement leurs activités de production, de façon a produire et livrer les produits à temps, à un coût raisonnable. Pour atteindre cet objectif, nous croyons qu'il est nécessaire que les entreprises adaptent leurs stratégies de planification, que nous appelons comportements, aux différentes situations auxquelles elles font face. En ayant une connaissance de l'impact de leurs comportements de planification sur la performance de la chaîne d'approvisionnement, les entreprises peuvent alors adapter leur comportement plutôt que d'utiliser toujours le même. Cette thèse de doctorat porte sur l'adaptation des comportements de planification des membres d'une même chaîne d'approvisionnement. Chaque membre pouvant choisir un comportement différent et toutes les combinaisons de ces comportements ayant potentiellement un impact sur la performance globale, il est difficile de connaître à l'avance l'ensemble des comportements à adopter pour améliorer cette performance. Il devient alors intéressant de simuler les différentes combinaisons de comportements dans différentes situations et d'évaluer les performances de chacun. Pour permettre l'utilisation de plusieurs comportements dans différentes situations, en utilisant la technologie à base d'agents, nous avons conçu un modèle d'agent à comportements multiples qui a la capacité d'adapter son comportement de planification selon la situation. Les agents planificateurs ont alors la possibilité de se coordonner de façon collaborative pour améliorer leur performance collective. En modélisant les unités d'affaires par des agents, nous avons simulé avec la plateforme de planification à base d'agents de FORAC des agents utilisant différents comportements de planification dits de réaction et de négociation. Cette plateforme, développée par le consortium de recherche FORAC de l'Université Laval, permet de simuler des décisions de planification et de planifier les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Ces comportements de planification sont des métaheurisciques organisationnelles qui permettent aux agents de générer des plans de production différents. La simulation est basée sur un cas illustrant la chaîne d'approvisionnement de l'industrie du bois d'œuvre. Les résultats obtenus par l'utilisation de multiples comportements de réaction et de négociation montrent que les systèmes de planification avancée peuvent tirer avantage de disposer de plusieurs comportements de planification, en raIson du contexte dynamique des chaînes d'approvisionnement. La pertinence des résultats de cette thèse dépend de la prémisse que les entreprises qui adapteront leurs comportements de planification aux autres et à leur environnement auront un avantage concurrentiel important sur leurs adversaires

Automated and dynamic multi-level negotiation framework applied to an efficient cloud provisioning

L’approvisionnement du Cloud est le processus de déploiement et de gestion des applications sur les infrastructures publiques du Cloud. Il est de plus en plus utilisé car il permet aux fournisseurs de services métiers de se concentrer sur leurs activités sans avoir à gérer et à investir dans l’infrastructure. Il comprend deux niveaux d’interaction : (1) entre les utilisateurs finaux et les fournisseurs de services pour l’approvisionnement des applications, et (2) entre les fournisseurs de services et les fournisseurs de ressources pour l’approvisionnement des ressources virtuelles. L’environnement Cloud est devenu un marché complexe où tout fournisseur veut maximiser son profit monétaire et où les utilisateurs finaux recherchent les services les plus efficaces tout en minimisant leurs coûts. Avec la croissance de la concurrence dans le Cloud, les fournisseurs de services métiers doivent assurer un approvisionnement efficace qui maximise la satisfaction de la clientèle et optimise leurs profits.Ainsi, les fournisseurs et les utilisateurs doivent être satisfaits en dépit de leurs besoins contradictoires. La négociation est une solution prometteuse qui permet de résoudre les conflits en comblant le gap entre les capacités des fournisseurs et les besoins des utilisateurs. Intuitivement, la négociation automatique des contrats (SLA) permet d’aboutir à un compromis qui satisfait les deux parties. Cependant, pour être efficace, la négociation automatique doit considérer les propriétés de l’approvisionnement du Cloud et les complexités liées à la dynamicité (dynamicité de la disponibilité des ressources, dynamicité des prix). En fait ces critères ont un impact important sur le succès de la négociation. Les principales contributions de cette thèse répondant au défi de la négociation multi-niveau dans un contexte dynamique sont les suivantes: (1) Nous proposons un modèle de négociateur générique qui considère la nature dynamique de l’approvisionnement du Cloud et son impact potentiel sur les résultats décisionnels. Ensuite, nous construisons un cadre de négociation multicouche fondé sur ce modèle en l’instanciant entre les couches du Cloud. Le cadre comprend des agents négociateurs en communication avec les modules en relation avec la qualité et le prix du service à fournir (le planificateur, le moniteur, le prospecteur de marché). (2) Nous proposons une approche de négociation bilatérale entre les utilisateurs finaux et les fournisseurs de service basée sur une approche d’approvisionnement existante. Les stratégies de négociation sont basées sur la communication avec les modules d’approvisionnement (le planificateur et l’approvisionneur de machines virtuelles) afin d’optimiser les bénéfices du fournisseur de service et de maximiser la satisfaction du client. (3) Afin de maximiser le nombre de clients, nous proposons une approche de négociation adaptative et simultanée comme extension de la négociation bilatérale. Nous proposons d’exploiter les changements de charge de travail en termes de disponibilité et de tarification des ressources afin de renégocier simultanément avec plusieurs utilisateurs non acceptés (c’est-à-dire rejetés lors de la première session de négociation) avant la création du contrat SLA. (4) Afin de gérer toute violation possible de SLA, nous proposons une approche proactive de renégociation après l’établissement de SLA. La renégociation est lancée lors de la détection d’un événement inattendu (par exemple, une panne de ressources) pendant le processus d’approvisionnement. Les stratégies de renégociation proposées visent à minimiser la perte de profit pour le fournisseur et à assurer la continuité du service pour le consommateur. Les approches proposées sont mises en œuvre et les expériences prouvent les avantages d’ajouter la (re)négociation au processus d’approvisionnement. L’utilisation de la (re)négociation améliore le bénéfice du fournisseur, le nombre de demandes acceptées et la satisfaction du client.Cloud provisioning is the process of deployment and management of applications on public cloud infrastructures. Cloud provisioning is used increasingly because it enables business providers to focus on their business without having to manage and invest in infrastructure. Cloud provisioning includes two levels of interaction: (1) between end-users and business providers for application provisioning; and (2) between business providers and resource providers for virtual resource provisioning.The cloud market nowadays is a complex environment where business providers need to maximize their monetary profit, and where end-users look for the most efficient services with the lowest prices. With the growth of competition in the cloud, business providers must ensure efficient provisioning that maximizes customer satisfaction and optimizes the providers’ profit. So, both providers and users must be satisfied in spite of their conflicting needs. Negotiation is an appealing solution to solve conflicts and bridge the gap between providers’ capabilities and users’ requirements. Intuitively, automated Service Level Agreement (SLA) negotiation helps in reaching an agreement that satisfies both parties. However, to be efficient, automated negotiation should consider the properties of cloud provisioning mainly the two interaction levels, and complexities related to dynamicity (e.g., dynamically-changing resource availability, dynamic pricing, dynamic market factors related to offers and demands), which greatly impact the success of the negotiation. The main contributions of this thesis tackling the challenge of multi-level negotiation in a dynamic context are as follows: (1) We propose a generic negotiator model that considers the dynamic nature of cloud provisioning and its potential impact on the decision-making outcome. Then, we build a multi-layer negotiation framework built upon that model by instantiating it among Cloud layers. The framework includes negotiator agents. These agents are in communication with the provisioning modules that have an impact on the quality and the price of the service to be provisioned (e.g, the scheduler, the monitor, the market prospector). (2) We propose a bilateral negotiation approach between end-users and business providers extending an existing provisioning approach. The proposed decision-making strategies for negotiation are based on communication with the provisioning modules (the scheduler and the VM provisioner) in order to optimize the business provider’s profit and maximize customer satisfaction. (3) In order to maximize the number of clients, we propose an adaptive and concurrent negotiation approach as an extension of the bilateral negotiation. We propose to harness the workload changes in terms of resource availability and pricing in order to renegotiate simultaneously with multiple non-accepted users (i.e., rejected during the first negotiation session) before the establishment of the SLA. (4) In order to handle any potential SLA violation, we propose a proactive renegotiation approach after SLA establishment. The renegotiation is launched upon detecting an unexpected event (e.g., resource failure) during the provisioning process. The proposed renegotiation decision-making strategies aim to minimize the loss in profit for the provider and to ensure the continuity of the service for the consumer. The proposed approaches are implemented and experiments prove the benefits of adding (re)negotiation to the provisioning process. The use of (re)negotiation improves the provider’s profit, the number of accepted requests, and the client’s satisfaction

LNCS.

Smart contracts are computer programs that are executed by a network of mutually distrusting agents, without the need of an external trusted authority. Smart contracts handle and transfer assets of considerable value (in the form of crypto-currency like Bitcoin). Hence, it is crucial that their implementation is bug-free. We identify the utility (or expected payoff) of interacting with such smart contracts as the basic and canonical quantitative property for such contracts. We present a framework for such quantitative analysis of smart contracts. Such a formal framework poses new and novel research challenges in programming languages, as it requires modeling of game-theoretic aspects to analyze incentives for deviation from honest behavior and modeling utilities which are not specified as standard temporal properties such as safety and termination. While game-theoretic incentives have been analyzed in the security community, their analysis has been restricted to the very special case of stateless games. However, to analyze smart contracts, stateful analysis is required as it must account for the different program states of the protocol. Our main contributions are as follows: we present (i)~a simplified programming language for smart contracts; (ii)~an automatic translation of the programs to state-based games; (iii)~an abstraction-refinement approach to solve such games; and (iv)~experimental results on real-world-inspired smart contracts

Analysis and selection of the simulation environment

This document provides the initial report of the Simulation work package (Work Package 4,WP4) of the CATNETS project. It contains an analisys of the requirements for a simulation tool to be used in CATNETS and an evaluation of a number of grid and general purpose simulators with respect to the selected requirements. A reasoned choice of a suitable simulator is performed based on the evaluation conducted. -- Diese Arbeit analysiert die Anforderungen an eine Simulationsumgebung für die Analyse der Katallaxie. Anhand von Kennzahlen wird die Auswahl der Simulationsumgebung bestimmt.Grid Computing

Automated and dynamic multi-level negotiation framework applied to an efficient cloud provisioning

L’approvisionnement du Cloud est le processus de déploiement et de gestion des applications sur les infrastructures publiques du Cloud. Il est de plus en plus utilisé car il permet aux fournisseurs de services métiers de se concentrer sur leurs activités sans avoir à gérer et à investir dans l’infrastructure. Il comprend deux niveaux d’interaction : (1) entre les utilisateurs finaux et les fournisseurs de services pour l’approvisionnement des applications, et (2) entre les fournisseurs de services et les fournisseurs de ressources pour l’approvisionnement des ressources virtuelles. L’environnement Cloud est devenu un marché complexe où tout fournisseur veut maximiser son profit monétaire et où les utilisateurs finaux recherchent les services les plus efficaces tout en minimisant leurs coûts. Avec la croissance de la concurrence dans le Cloud, les fournisseurs de services métiers doivent assurer un approvisionnement efficace qui maximise la satisfaction de la clientèle et optimise leurs profits.Ainsi, les fournisseurs et les utilisateurs doivent être satisfaits en dépit de leurs besoins contradictoires. La négociation est une solution prometteuse qui permet de résoudre les conflits en comblant le gap entre les capacités des fournisseurs et les besoins des utilisateurs. Intuitivement, la négociation automatique des contrats (SLA) permet d’aboutir à un compromis qui satisfait les deux parties. Cependant, pour être efficace, la négociation automatique doit considérer les propriétés de l’approvisionnement du Cloud et les complexités liées à la dynamicité (dynamicité de la disponibilité des ressources, dynamicité des prix). En fait ces critères ont un impact important sur le succès de la négociation. Les principales contributions de cette thèse répondant au défi de la négociation multi-niveau dans un contexte dynamique sont les suivantes: (1) Nous proposons un modèle de négociateur générique qui considère la nature dynamique de l’approvisionnement du Cloud et son impact potentiel sur les résultats décisionnels. Ensuite, nous construisons un cadre de négociation multicouche fondé sur ce modèle en l’instanciant entre les couches du Cloud. Le cadre comprend des agents négociateurs en communication avec les modules en relation avec la qualité et le prix du service à fournir (le planificateur, le moniteur, le prospecteur de marché). (2) Nous proposons une approche de négociation bilatérale entre les utilisateurs finaux et les fournisseurs de service basée sur une approche d’approvisionnement existante. Les stratégies de négociation sont basées sur la communication avec les modules d’approvisionnement (le planificateur et l’approvisionneur de machines virtuelles) afin d’optimiser les bénéfices du fournisseur de service et de maximiser la satisfaction du client. (3) Afin de maximiser le nombre de clients, nous proposons une approche de négociation adaptative et simultanée comme extension de la négociation bilatérale. Nous proposons d’exploiter les changements de charge de travail en termes de disponibilité et de tarification des ressources afin de renégocier simultanément avec plusieurs utilisateurs non acceptés (c’est-à-dire rejetés lors de la première session de négociation) avant la création du contrat SLA. (4) Afin de gérer toute violation possible de SLA, nous proposons une approche proactive de renégociation après l’établissement de SLA. La renégociation est lancée lors de la détection d’un événement inattendu (par exemple, une panne de ressources) pendant le processus d’approvisionnement. Les stratégies de renégociation proposées visent à minimiser la perte de profit pour le fournisseur et à assurer la continuité du service pour le consommateur. Les approches proposées sont mises en œuvre et les expériences prouvent les avantages d’ajouter la (re)négociation au processus d’approvisionnement. L’utilisation de la (re)négociation améliore le bénéfice du fournisseur, le nombre de demandes acceptées et la satisfaction du client.Cloud provisioning is the process of deployment and management of applications on public cloud infrastructures. Cloud provisioning is used increasingly because it enables business providers to focus on their business without having to manage and invest in infrastructure. Cloud provisioning includes two levels of interaction: (1) between end-users and business providers for application provisioning; and (2) between business providers and resource providers for virtual resource provisioning.The cloud market nowadays is a complex environment where business providers need to maximize their monetary profit, and where end-users look for the most efficient services with the lowest prices. With the growth of competition in the cloud, business providers must ensure efficient provisioning that maximizes customer satisfaction and optimizes the providers’ profit. So, both providers and users must be satisfied in spite of their conflicting needs. Negotiation is an appealing solution to solve conflicts and bridge the gap between providers’ capabilities and users’ requirements. Intuitively, automated Service Level Agreement (SLA) negotiation helps in reaching an agreement that satisfies both parties. However, to be efficient, automated negotiation should consider the properties of cloud provisioning mainly the two interaction levels, and complexities related to dynamicity (e.g., dynamically-changing resource availability, dynamic pricing, dynamic market factors related to offers and demands), which greatly impact the success of the negotiation. The main contributions of this thesis tackling the challenge of multi-level negotiation in a dynamic context are as follows: (1) We propose a generic negotiator model that considers the dynamic nature of cloud provisioning and its potential impact on the decision-making outcome. Then, we build a multi-layer negotiation framework built upon that model by instantiating it among Cloud layers. The framework includes negotiator agents. These agents are in communication with the provisioning modules that have an impact on the quality and the price of the service to be provisioned (e.g, the scheduler, the monitor, the market prospector). (2) We propose a bilateral negotiation approach between end-users and business providers extending an existing provisioning approach. The proposed decision-making strategies for negotiation are based on communication with the provisioning modules (the scheduler and the VM provisioner) in order to optimize the business provider’s profit and maximize customer satisfaction. (3) In order to maximize the number of clients, we propose an adaptive and concurrent negotiation approach as an extension of the bilateral negotiation. We propose to harness the workload changes in terms of resource availability and pricing in order to renegotiate simultaneously with multiple non-accepted users (i.e., rejected during the first negotiation session) before the establishment of the SLA. (4) In order to handle any potential SLA violation, we propose a proactive renegotiation approach after SLA establishment. The renegotiation is launched upon detecting an unexpected event (e.g., resource failure) during the provisioning process. The proposed renegotiation decision-making strategies aim to minimize the loss in profit for the provider and to ensure the continuity of the service for the consumer. The proposed approaches are implemented and experiments prove the benefits of adding (re)negotiation to the provisioning process. The use of (re)negotiation improves the provider’s profit, the number of accepted requests, and the client’s satisfaction

Distributed, decentralised and compensational mechanisms for platoon formation

Verkehrsprobleme nehmen mit der weltweiten Urbanisierung und der Zunahme der Anzahl der Fahrzeuge pro Kopf zu. Platoons, eine Formation von eng hintereinander fahrenden Fahrzeugen, stellen sich als mögliche Lösung dar, da bestehende Forschungen darauf hinweisen, dass sie zu einer besseren Straßenauslastung beitragen, den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen reduzieren und Engpässe schneller entlasten können. Rund um das Thema Platooning gibt es viele Aspekte zu erforschen: Sicherheit, Stabilität, Kommunikation, Steuerung und Betrieb, die allesamt notwendig sind, um den Einsatz von Platooning im Alltagsverkehr näher zu bringen. Während in allen genannten Bereichen bereits umfangreiche Forschungen durchgeführt wurden, gibt es bisher nur wenige Arbeiten, die sich mit der logischen Gruppierung von Fahrzeugen in Platoons beschäftigen. Daher befasst sich diese Arbeit mit dem noch wenig erforschten Problem der Platoonbildung, wobei sich die vorhandenen Beispiele mit auf Autobahnen fahrenden Lastkraftwagen beschäftigen. Diese Fälle befinden sich auf der strategischen und taktischen Ebene der Planung, da sie von einem großen Zeithorizont profitieren und die Gruppierung entsprechend optimiert werden kann. Die hier vorgestellten Ansätze befinden sich hingegen auf der operativen Ebene, indem Fahrzeuge aufgrund der verteilten und dezentralen Natur dieser Ansätze spontan und organisch gruppiert und gesteuert werden. Dadurch entstehen sogenannte opportunistische Platoons, die aufgrund ihrer Flexibilität eine vielversprechende Voraussetzung für alle Netzwerkarte bieten könnten. Insofern werden in dieser Arbeit zwei neuartige Algorithmen zur Bildung von Platoons vorgestellt: ein verteilter Ansatz, der von klassischen Routing-Problemen abgeleitet wurde, und ein ergänzender dezentraler kompensatorischer Ansatz. Letzteres nutzt automatisierte Verhandlungen, um es den Fahrzeugen zu erleichtern, sich auf der Basis eines monetären Austausches in einem Platoon zu organisieren. In Anbetracht der Tatsache, dass alle Verkehrsteilnehmer über eine Reihe von Präferenzen, Einschränkungen und Zielen verfügen, muss das vorgeschlagene System sicherstellen, dass jede angebotene Lösung für die einzelnen Fahrzeuge akzeptabel und vorteilhaft ist und den möglichen Aufwand, die Kosten und die Opfer überwiegt. Dies wird erreicht, indem den Platooning-Fahrzeugen eine Form von Anreiz geboten wird, im Sinne von entweder Kostensenkung oder Ampelpriorisierung. Um die vorgeschlagenen Algorithmen zu testen, wurde eine Verkehrssimulation unter Verwendung realer Netzwerke mit realistischer Verkehrsnachfrage entwickelt. Die Verkehrsteilnehmer wurden in Agenten umgewandelt und mit der notwendigen Funktionalität ausgestattet, um Platoons zu bilden und innerhalb dieser zu operieren. Die Anwendbarkeit und Eignung beider Ansätze wurde zusammen mit verschiedenen anderen Aspekten untersucht, die den Betrieb von Platoons betreffen, wie Größe, Verkehrszustand, Netzwerkpositionierung und Anreizmethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Mechanismen die Bildung von spontanen Platoons ermöglichen. Darüber hinaus profitierten die teilnehmenden Fahrzeuge mit dem auf verteilter Optimierung basierenden Ansatz und unter Verwendung kostensenkender Anreize unabhängig von der Platoon-Größe, dem Verkehrszustand und der Positionierung, mit Nutzenverbesserungen von 20% bis über 50% im Vergleich zur untersuchten Baseline. Bei zeitbasierten Anreizen waren die Ergebnisse uneinheitlich, wobei sich der Nutzen einiger Fahrzeuge verbesserte, bei einigen keine Veränderung eintrat und bei anderen eine Verschlechterung zu verzeichnen war. Daher wird die Verwendung solcher Anreize aufgrund ihrer mangelnden Pareto-Effizienz nicht empfohlen. Der kompensatorische und vollständig dezentralisierte Ansatz weißt einige Vorteile auf, aber die daraus resultierende Verbesserung war insgesamt vernachlässigbar. Die vorgestellten Mechanismen stellen einen neuartigen Ansatz zur Bildung von Platoons dar und geben einen aussagekräftigen Einblick in die Mechanik und Anwendbarkeit von Platoons. Dies schafft die Voraussetzungen für zukünftige Erweiterungen in der Planung, Konzeption und Implementierung effektiverer Infrastrukturen und Verkehrssysteme.Traffic problems have been on the rise corresponding with the increase in worldwide urbanisation and the number of vehicles per capita. Platoons, which are a formation of vehicles travelling close together, present themselves as a possible solution, as existing research indicates that they can contribute to better road usage, reduce fuel consumption and emissions and decongest bottlenecks faster. There are many aspects to be explored pertaining to the topic of platooning: safety, stability, communication, controllers and operations, all of which are necessary to bring platoons closer to use in everyday traffic. While extensive research has already made substantial strides in all the aforementioned fields, there is so far little work on the logical grouping of vehicles in platoons. Therefore, this work addresses the platoon formation problem, which has not been heavily researched, with existing examples being focused on large, freight vehicles travelling on highways. These cases find themselves on the strategic and tactical level of planning since they benefit from a large time horizon and the grouping can be optimised accordingly. The approaches presented here, however, are on the operational level, grouping and routing vehicles spontaneously and organically thanks to their distributed and decentralised nature. This creates so-called opportunistic platoons which could provide a promising premise for all networks given their flexibility. To this extent, this thesis presents two novel platoon forming algorithms: a distributed approach derived from classical routing problems, and a supplementary decentralised compensational approach. The latter uses automated negotiation to facilitate vehicles organising themselves in a platoon based on monetary exchanges. Considering that all traffic participants have a set of preferences, limitations and goals, the proposed system must ensure that any solution provided is acceptable and beneficial for the individual vehicles, outweighing any potential effort, cost and sacrifices. This is achieved by offering platooning vehicles some form of incentivisation, either cost reductions or traffic light prioritisation. To test the proposed algorithms, a traffic simulation was developed using real networks with realistic traffic demand. The traffic participants were transformed into agents and given the necessary functionality to build platoons and operate within them. The applicability and suitability of both approaches were investigated along with several other aspects pertaining to platoon operations such as size, traffic state, network positioning and incentivisation methods. The results indicate that the mechanisms proposed allow for spontaneous platoons to be created. Moreover, with the distributed optimisation-based approach and using cost-reducing incentives, participating vehicles benefited regardless of the platoon size, traffic state and positioning, with utility improvements ranging from 20% to over 50% compared to the studied baseline. For time-based incentives the results were mixed, with the utility of some vehicles improving, some seeing no change and for others, deteriorating. Therefore, the usage of such incentives would not be recommended due to their lack of Pareto-efficiency. The compensational and completely decentralised approach shows some benefits, but the resulting improvement was overall negligible. The presented mechanisms are a novel approach to platoon formation and provide meaningful insight into the mechanics and applicability of platoons. This sets the stage for future expansions into planning, designing and implementing more effective infrastructures and traffic systems

Agent-Based System Design for Service Process Scheduling: Challenges, Approaches and Opportunities

Compared with traditional manufacturing scheduling, service process scheduling poses additional challenges attributable to the significant customer involvement in service processes. In services, there are typically no inventoried products, which make the service provider's capacity more sensitive to dynamic changes. Service process scheduling objectives are also more complicated due to the consideration of customer preferences, customer waiting costs and human resource costs. After describing the Unified Services Theory and analysing its scheduling implications, this paper reviews the research literature on service process scheduling system design with a particular emphasis on agent-based approaches. Major issues in agent-based service process scheduling systems design are discussed and research opportunities are identified. The survey of the literature reveals that despite of many domain-specific designs in agent-based service process scheduling, there is a lack of general problem formulations, classifications, solution frameworks, and test beds. Constructing these general models for service process scheduling system design will facilitate the collaboration of researchers in this area and guide the effective development of integrated service process scheduling systems