Bilateral negotiation of a meeting point in a maze: Demonstration

International audienceNegotiation between agents aims at reaching an agreement in which the conflicting interests of agents are accommodated. In this demonstration, we present a concrete negotiation scenario where two agents are situated in a maze and the negotiation outcome is a cell where they will meet. Their individual preferences match with a minimal distance computed from their partial knowledge of the environment. We illustrate a bargaining protocol which allows agents to submit several proposals at the same round and a negotiation strategy which consists in starting from the best deal for the agent and then concedes. The path between the agents emerges from the repeated negotiations

Réduire l'arbitraire par la négociation quitte à concéder

National audienceConflicts are first-class citizen in Multi-Agents Systems and negotiation allows to handle these conflicts. We consider here the decision of agents having partial preferences since some alternatives are equivalent or incomparable. In order to evaluate the alternatives, we refine here the Pareto-optimality criteria by defining two kinds of compromise. We propose in this paper a negotiation game, i.e. a protocol and two strategies~: a conciliatory one and a temporizing one. Finally, we prove that the first one is social optimal while the second one is self-interested. Our experiments show that the temporizing strategy is dominant in very restrictive conditions and the number of agreements is smaller than the outcomes of a single agent decision and so less arbitrary.Les oppositions sont intrinsèques aux systèmes multi-agents (SMA) et la négociation est un processus permettant de résoudre ces conflits. Nous nous intéressons ici à la négociation bilatérale mono-attribut. Elle consiste en un échange d'offres pour résoudre un problème de décision collective où les préférences sont partielles, certaines alternatives étant incomparables ou équivalentes. Afin d'évaluer les alternatives du point de vue de la société d'agents, nous raffinons ici le critère de Pareto-optimalité en définissant deux types de compromis. Nous proposons dans cet article un jeu de négociation bilatérale, c'est-à-dire un protocole et deux stratégies qui s'appuient sur des concessions : l'une conciliante et l'autre temporisatrice. Finalement, nous montrons que la première est meilleure socialement et la seconde meilleure individuellement. Nos expériences montrent que temporiser est une stratégie dominante dans un nombre très restreint de situations. De plus, nous observons que le résultat de la négociation est plus restreint que celui d'une décision mono-agent et donc réduit l'arbitraire de la décision

Bilateral negotiation of a meeting point in a maze

International audienceNegotiation between agents aims at reaching an agreement in which the conflicting interests of agents are accommodated. In this paper, we present a concrete negotiation scenario where two agents are situated in a maze and the negotiation outcome is a cell where they will meet. Based on their individual preferences (a minimal distance from their location computed from their partial knowledge of the environment), we propose a negotiation protocol which allows agents to submit more than two proposals at the same time and a conciliatory strategy. Formally, we prove that the agreement reached by such a negotiation process is Pareto- optimal and a compromise, i.e. a solution which minimizes the maximum effort for one agent. Moreover, the path between the two agents emerges from the repeated negotiations in our experiments

Dialoguer pour décider: Recommandation experte proactive et prise de décision multi-agents équitable

If decision making can be a pure individual process, it can involve several actors and present social aspects. In this thesis, I consider two types of social decision process : supported decision making and collective decision making. Concerning supported decision making, two actors have distinct roles : the decision maker and the assistant. Here, the decision maker is a human agent and the assistant a software one. In many applications, the dialogical abilities of the assistant are deceptive and the dialogue lacks of consistency. To tackle this problem, we design a proactive dialogical agent aiming for the credibility in conversation and the relevance of recommendations : our agent leads the conversation in asking relevant questions to collect the preferences of the decision maker and use them in recommending the alternatives that fit the most. We apply our approach on the e-commerce field. The second contribution concerns collective decision. The objective is to define a process that lead to a fair agreement, even if participants have incomplete preferences. For this purpose, I define the fair agreements by applying the leximax criterion on the rank of alternatives. Then, I propose a negotiation protocol to reach such agreements and the strategy is taken into account to evaluate it. Finally, the protocol is applied to the search of a meeting point in a maze.Si la prise de décision peut être purement individuelle, elle peut aussi impliquer plusieurs acteurs et revêtir des aspects sociaux. Dans cette thèse, je considère deux types de processus décisionnels sociaux : la prise de décision assistée et la prise de décision collective. Dans le cas de la prise de décision assistée, deux acteurs ont des rôles distincts : décideur et assistant. Ici, le décideur est un agent humain et l'assistant un agent logiciel. Dans de nombreuses applications, les capacités dialogiques de l'assistant sont décevantes et le dialogue manque de cohérence. Pour y remédier, nous avons conçu un agent dialogique proactif visant la crédibilité conversationnelle et la pertinence des recommandations : l'agent dirige la conversation en posant les questions adéquates pour acquérir les préférences du décideur afin de lui recommander les alternatives les plus pertinentes. Notre proposition trouve une de ses applications dans le champ du e-commerce. La deuxième contribution concerne la prise de décision collective. L'objectif visé est d'établir un processus permettant d'aboutir à un accord compatible avec des préférences incomplètes, qui engage l'ensemble des participants et présente un caractère équitable. Pour ce faire, je définis les accords équitables en appliquant le critère du leximax sur le rang des alternatives. Je propose ensuite un protocole de négociation permettant d'atteindre de tels accords et l'évalue au regard de la stratégie employée par les agents participant. Enfin, le protocole est appliqué à la recherche d'un point de rencontre dans un labyrinthe

From dialogue to decision : proactive expert recommendation and fair multi-agents negotiation

Si la prise de décision peut être purement individuelle, elle peut aussi impliquer plusieurs acteurs et revêtir des aspects sociaux. Dans cette thèse, je considère deux types de processus décisionnels sociaux : la prise de décision assistée et la prise de décision collective. Dans le cas de la prise de décision assistée, deux acteurs ont des rôles distincts : décideur et assistant. Ici, le décideur est un agent humain et l'assistant un agent logiciel. Dans de nombreuses applications, les capacités dialogiques de l'assistant sont décevantes et le dialogue manque de cohérence. Pour y remédier, nous avons conçu un agent dialogique proactif visant la crédibilité conversationnelle et la pertinence des recommandations : l'agent dirige la conversation en posant les questions adéquates pour acquérir les préférences du décideur afin de lui recommander les alternatives les plus pertinentes. Notre proposition trouve une de ses applications dans le champ du e-commerce. La deuxième contribution concerne la prise de décision collective. L'objectif visé est d'établir un processus permettant d'aboutir à un accord compatible avec des préférences incomplètes, qui engage l'ensemble des participants et présente un caractère équitable. Pour ce faire, je définis les accords équitables en appliquant le critère du leximax sur le rang des alternatives. Je propose ensuite un protocole de négociation permettant d'atteindre de tels accords et l'évalue au regard de la stratégie employée par les agents participant. Enfin, le protocole est appliqué à la recherche d'un point de rencontre dans un labyrinthe.If decision making can be a pure individual process, it can involve several actors and present social aspects. In this thesis, I consider two types of social decision process : supported decision making and collective decision making. Concerning supported decision making, two actors have distinct roles : the decision maker and the assistant. Here, the decision maker is a human agent and the assistant a software one. In many applications, the dialogical abilities of the assistant are deceptive and the dialogue lacks of consistency. To tackle this problem, we design a proactive dialogical agent aiming for the credibility in conversation and the relevance of recommandations : our agent leads the conversation in asking relevant questions to collect the preferences of the decision maker and use them in recommending the alternatives that fit the most. We apply our approach on the e-commerce field. The second contribution concerns collective decision. The objective is to define a process that lead to a fair agreement, even if participants have incomplete preferences. For this purpose, I define the fair agreements by applying the leximax criterion on the rank of alternatives. Then, I propose a negotiation protocol to reach such agreements and the strategy is taken into account to evaluate it. Finally, the protocol is applied to the search of a meeting point in a maze

Dialoguer pour décider: Recommandation experte proactive et prise de décision multi-agents équitable

If decision making can be a pure individual process, it can involve several actors and present social aspects. In this thesis, I consider two types of social decision process : supported decision making and collective decision making. Concerning supported decision making, two actors have distinct roles : the decision maker and the assistant. Here, the decision maker is a human agent and the assistant a software one. In many applications, the dialogical abilities of the assistant are deceptive and the dialogue lacks of consistency. To tackle this problem, we design a proactive dialogical agent aiming for the credibility in conversation and the relevance of recommendations : our agent leads the conversation in asking relevant questions to collect the preferences of the decision maker and use them in recommending the alternatives that fit the most. We apply our approach on the e-commerce field. The second contribution concerns collective decision. The objective is to define a process that lead to a fair agreement, even if participants have incomplete preferences. For this purpose, I define the fair agreements by applying the leximax criterion on the rank of alternatives. Then, I propose a negotiation protocol to reach such agreements and the strategy is taken into account to evaluate it. Finally, the protocol is applied to the search of a meeting point in a maze.Si la prise de décision peut être purement individuelle, elle peut aussi impliquer plusieurs acteurs et revêtir des aspects sociaux. Dans cette thèse, je considère deux types de processus décisionnels sociaux : la prise de décision assistée et la prise de décision collective. Dans le cas de la prise de décision assistée, deux acteurs ont des rôles distincts : décideur et assistant. Ici, le décideur est un agent humain et l'assistant un agent logiciel. Dans de nombreuses applications, les capacités dialogiques de l'assistant sont décevantes et le dialogue manque de cohérence. Pour y remédier, nous avons conçu un agent dialogique proactif visant la crédibilité conversationnelle et la pertinence des recommandations : l'agent dirige la conversation en posant les questions adéquates pour acquérir les préférences du décideur afin de lui recommander les alternatives les plus pertinentes. Notre proposition trouve une de ses applications dans le champ du e-commerce. La deuxième contribution concerne la prise de décision collective. L'objectif visé est d'établir un processus permettant d'aboutir à un accord compatible avec des préférences incomplètes, qui engage l'ensemble des participants et présente un caractère équitable. Pour ce faire, je définis les accords équitables en appliquant le critère du leximax sur le rang des alternatives. Je propose ensuite un protocole de négociation permettant d'atteindre de tels accords et l'évalue au regard de la stratégie employée par les agents participant. Enfin, le protocole est appliqué à la recherche d'un point de rencontre dans un labyrinthe

A Virtual Selling Agent which is Persuasive and Adaptive

We propose an argumentation-based agent model that supports service and partner selection in service-oriented computing settings. In this model, argumentation is also used to help agents resolve conflicts between themselves, whenever is required for the provision of services. The model relies upon an argumentation framework that is used in a modular architecture where Knowledge, Goals, Decisions and Priorities are manipulated by three specialized modules dealing with decision making, communication and negotiation. We formulate a distributed e-procurement process to illustrate how our agents select services and partners and can negotiate with one another

Bilateral negotiation of a meeting point in a maze: Demonstration

International audienceNegotiation between agents aims at reaching an agreement in which the conflicting interests of agents are accommodated. In this demonstration, we present a concrete negotiation scenario where two agents are situated in a maze and the negotiation outcome is a cell where they will meet. Their individual preferences match with a minimal distance computed from their partial knowledge of the environment. We illustrate a bargaining protocol which allows agents to submit several proposals at the same round and a negotiation strategy which consists in starting from the best deal for the agent and then concedes. The path between the agents emerges from the repeated negotiations

Vers un agent dialogique proactif

National audienceLa plupart des agents conversationnels déployés sur les sites de vente en ligne se cantonnent au rôle de foire aux questions interactive. Le retour d'expérimentation nous apprend que les attentes des utilisateurs vis-à-vis de ces agents conversationnels ne sont pas comblées. Dans cet article, nous définissons un agent proactif expert destiné à mieux répondre à ce type d'application. A partir d'un scénario, nous identifions les caractéristiques que doit exhiber un tel agent dialogique proactif : prise d'initiative, adaptabilité, acquisition d'information, etc. Notre implémentation s'appuie sur le langage AIML initialement concu pour des agents purement réactifs. Nous en identifions le potentiel et les limites pour notre approche

A Virtual Selling Agent which is Persuasive and Adaptive

We propose an argumentation-based agent model that supports service and partner selection in service-oriented computing settings. In this model, argumentation is also used to help agents resolve conflicts between themselves, whenever is required for the provision of services. The model relies upon an argumentation framework that is used in a modular architecture where Knowledge, Goals, Decisions and Priorities are manipulated by three specialized modules dealing with decision making, communication and negotiation. We formulate a distributed e-procurement process to illustrate how our agents select services and partners and can negotiate with one another