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Sequences of coalition structures in multi-agent systems applied to disaster response
Die Koalitionsbildung ist ein interessantes Thema im Bereich der Multiagentensysteme
aufgrund von Herausforderungen bei der praktischen Anwendung, sowie der Komplexität der
Berechnung von Lösungen des Problems. Eine Koalition ist ein kurzlebiger Zusammenschluss
von Agenten, die ein gemeinsames Ziel verfolgen. Gleichzeitig bietet die kooperative Spieltheorie mit Koalitionen einen formalen Mechanismus zur Analyse von Gruppen aus verschiedenen
Akteuren. Daher wird das Problem als Characteristic-Function Game (CFG) modelliert. Dessen
Ergebnis sind Aufteilungen einer Menge von Agenten in Koalitionen, sogenannte Koalitionsstrukturen. Allerdings lassen sich nicht alle praktisch auftretenden Probleme effizient mit einer
einzigen Koalitionsstruktur lösen. Beispielsweise kann es erforderlich sein, eine Hierarchie von
Gruppen zu bilden, in der dann eine Koalitionsstruktur pro Ebene benötigt wird. In der vorliegenden Arbeit werden voneinander abhängige Probleme der Koalitionsbildung untersucht.
Insbesondere wird der Schwerpunkt auf die gegenseitige Abhängigkeit von Lösungen (also Koalitionsstrukturen), die aus individuellen Spielen resultieren, gelegt. Angesichts des Mangels an
wissenschaftlichen Arbeiten zu diesem Thema wird das Sequential Characteristic-Function Game
(SCFG) vorgeschlagen, um die Beziehung zwischen aufeinanderfolgenden Koalitionsstrukturen
als Folge von CFGs zu modellieren. Dieses neue Spiel wird erweitert, um spezifische Beschränkungen für jedes CFG in der Spielsequenz zu ermöglichen. Darüber hinaus wird gezeigt, dass
das zugrunde liegende SCFG-Problem PSPACE-vollständig ist. Es werden ein exakter Algorithmus zur Berechnung von Lösungen von SCFG-Instanzen, sowie zwei heuristische Algorithmen
vorgeschlagen. Die letzte Herausforderung der vorliegenden Arbeit ist die Modellierung eines Katastrophenhilfseinsatzes, bei dem das Einsatzleitsystem (engl. Incident Command System)
verwendet wird, mithilfe der vorgeschlagenen Techniken und Algorithmen.Coalition formation has long been an interesting topic of research in Multi-Agent Systems, either for its practical applications or complexity issues. A coalition is commonly understood as a short-lived and goal-directed structure, in which the agents join forces to achieve a
goal. Cooperative game theory has been used as a formal mechanism to analyse the problem
of grouping agents into coalitions. The problem is then modelled by a Characteristic-Function
Game (CFG) in which the outcome is a coalition structure: a partition of agents into coalitions.
However, not all problems can be efficiently solved using a single coalition structure. For instance, one might be interested in a group hierarchy in which a coalition structure per level is
required. In this thesis, we investigate coalition formation problems that are interdependent.
In particular, we focus on the interdependence among solutions (i.e., coalition structures) produced by each game individually. Given the lack of work on this topic, we propose a novel
game named Sequential Characteristic-Function Game (SCFG), which aims to model the relationships between subsequent coalition structures in a sequence of CFGs. We approach the
resulting problem under both theoretical and practical perspectives. We extend the proposed
game to allow fine-grained constraints being induced over each CFG in the sequence. Also,
we show that the underlying SCFG problem is PSPACE-complete. From an algorithmic viewpoint, we propose an exact algorithm based on dynamic programming, as well as two heuristic
algorithms to compute solutions for SCFG instances. We show that there exists a trade-off in
choosing one algorithm over the others. Moreover, we model a disaster response operation
that employs the incident command system framework, and we show how one can apply our
proposed framework and algorithms to solve such an interesting problem