Complex negotiations in multi-agent systems

Los sistemas multi-agente (SMA) son sistemas distribuidos donde entidades autónomas llamadas agentes, ya sean humanos o software, persiguen sus propios objetivos. El paradigma de SMA ha sido propuesto como la aproximación de modelo apropiada para aplicaciones como el comercio electrónico, los sistemas multi-robot, aplicaciones de seguridad, etc. En la comunidad de SMA, la visión de sistemas multi-agente abiertos, donde agentes heterogéneos pueden entrar y salir del sistema dinámicamente, ha cobrado fuerza como paradigma de modelado debido a su relación conceptual con tecnologías como la Web, la computación grid, y las organizaciones virtuales. Debido a la heterogeneidad de los agentes, y al hecho de dirigirse por sus propios objetivos, el conflicto es un fenómeno candidato a aparecer en los sistemas multi-agente. En los últimos años, el término tecnologías del acuerdo ha sido usado para referirse a todos aquellos mecanismos que, directa o indirectamente, promueven la resolución de conflictos en sistemas computacionales como los sistemas multi-agente. Entre las tecnologías del acuerdo, la negociación automática ha sido propuesta como uno de los mecanismos clave en la resolución de conflictos debido a su uso análogo en la resolución de conflictos entre humanos. La negociación automática consiste en el intercambio automático de propuestas llevado a cabo por agentes software en nombre de sus usuarios. El objetivo final es conseguir un acuerdo con todas las partes involucradas. Pese a haber sido estudiada por la Inteligencia Artificial durante años, distintos problemas todavía no han sido resueltos por la comunidad científica todavía. El principal objetivo de esta tesis es proponer modelos de negociación para escenarios complejos donde la complejidad deriva de (1) las limitaciones computacionales o (ii) la necesidad de representar las preferencias de múltiples individuos. En la primera parte de esta tesis proponemos un modelo de negociación bilateral para el problema deSánchez Anguix, V. (2013). Complex negotiations in multi-agent systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/21570Palanci

A genetic approach for long term virtual organization distribution

Electronic versíon of an article published as International Journal on Artificial Intelligent Tools, Volume 20, issue 2, 2011. 10.1142/S0218213011000152. © World Scientific Publishing Company[EN] An agent-based Virtual Organization is a complex entity where dynamic collections of agents agree to share resources in order to accomplish a global goal or offer a complex service. An important problem for the performance of the Virtual Organization is the distribution of the agents across the computational resources. The final distribution should provide a good load balancing for the organization. In this article, a genetic algorithm is applied to calculate a proper distribution across hosts in an agent-based Virtual Organization. Additionally, an abstract multi-agent system architecture which provides infrastructure for Virtual Organization distribution is introduced. The developed genetic solution employs an elitist crossover operator where one of the children inherits the most promising genetic material from the parents with higher probability. In order to validate the genetic proposal, the designed genetic algorithm has been successfully compared to several heuristics in different scenarios. © 2011 World Scientific Publishing Company.This work is supported by TIN2008-04446, TIN2009-13839-C03-01, CSD2007-00022 and FPU grant AP2008-00600 of the Spanish government, and PROMETEO 2008/051 of the Generalitat Valenciana.Sánchez Anguix, V.; Valero Cubas, S.; García Fornes, AM. (2011). A genetic approach for long term virtual organization distribution. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 20(2):271-295. https://doi.org/10.1142/S0218213011000152S27129520

Evolutionary-aided negotiation model for bilateral bargaining in Ambient Intelligence domains with complex utility functions

Ambient Intelligence aims to offer personalized services and easier ways of interaction between people and systems. Since several users and systems may coexist in these environments, it is quite possible that entities with opposing preferences need to cooperate to reach their respective goals. Automated negotiation is pointed as one of the mechanisms that may provide a solution to this kind of problems. In this article, a multi-issue bilateral bargaining model for Ambient Intelligence domains is presented where it is assumed that agents have computational bounded resources and do not know their opponents' preferences. The main goal of this work is to provide negotiation models that obtain efficient agreements while maintaining the computational cost low. A niching genetic algorithm is used before the negotiation process to sample one's own utility function (self-sampling). During the negotiation process, genetic operators are applied over the opponent's and one's own offers in order to sample new offers that are interesting for both parties. Results show that the proposed model is capable of outperforming similarity heuristics which only sample before the negotiation process and of obtaining similar results to similarity heuristics which have access to all of the possible offers. (C) 2010 Elsevier Inc. All rights reserved.This work is supported by TIN2008-04446, PROMETEO/2008/051, TIN2009-13839-C03-01, CSD2007-00022 of the Spanish government, and FPU Grant AP2008-00600 awarded to V.Sanchez-Anguix.Sanchez-Anguix, V.; Valero Cubas, S.; Julian Inglada, VJ.; Botti Navarro, VJ.; García Fornes, AM. (2013). Evolutionary-aided negotiation model for bilateral bargaining in Ambient Intelligence domains with complex utility functions. Information Sciences. 222:25-46. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.11.018S254622

Trabajando con Dataframes en Spark

En este video introducimos Apache Spark como framework para procesar grandes volúmenes de datos. Más concretamente, introducimos la API basada en Dataframes, una abstracción de datos que representa tablas distribuidas. Tras ello, se introducen algunas de las operaciones más frecuentes sobre Dataframes.https://polimedia.upv.es/visor/?id=0ee4d540-c242-11eb-be1f-afc4043fc67cSánchez Anguix, V. (2021). Trabajando con Dataframes en Spark. http://hdl.handle.net/10251/167752DE

Comandos básicos de Linux para trabajar con el sistema de ficheros

Este video es una introducción al trabajo con el terminal de Linux. Más concretamente, vemos como podemos interactuar mediante la interfaz de tipo texto. Además, se cubren algunos comandos básicos para poder tanto navegar por el sistema de ficheros de Linux, como para poder manipularlo (e.g., creación y eliminación de directorios y ficheros).https://polimedia.upv.es/visor/?id=785398f0-c232-11eb-be1f-afc4043fc67cSánchez Anguix, V. (2021). Comandos básicos de Linux para trabajar con el sistema de ficheros. http://hdl.handle.net/10251/167751DE

Resolución de modelos lineales con Solver

En este video introducimos los problemas de programación lineal con sus respectivas componentes: variables de decisión, función objetivo, y restricciones. Acto seguido, vemos como podemos modelizar un problema de programación lineal desde Solver. Solver es un plugin disponible en Excel que nos permite resolver diversos tipos de problemas de optimización. Además de modelar el problema, lo resolvemos y analizamos la salida disponible en el informe de respuestas.https://polimedia.upv.es/visor/?id=dd907f80-c232-11eb-be1f-afc4043fc67cSánchez Anguix, V. (2021). Resolución de modelos lineales con Solver. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/167779DE

Simulación de negociaciones entre agentes inteligentes con GENIUS - UPV

En este video introducimos qué es GENIUS. Éste es un framework que permite realizar simulaciones de negociaciones entre agentes inteligentes. Dichas simulaciones permiten analizar el desempeño de diferentes estrategias de inteligencia artificial en procesos donde se busca la cooperación entre entidades autónomas. En este material docente, aprendemos las componentes principales de la interfaz de GENIUS, así como lanzar una negociación e interpretar sus resultados.https://polimedia.upv.es/visor/?id=f9159f60-c9cb-11eb-8a3a-a145bc805c2aSánchez Anguix, V. (2021). Simulación de negociaciones entre agentes inteligentes con GENIUS - UPV. http://hdl.handle.net/10251/167780DE

Genetic-Aided Multi-Issue Bilateral Bargaining for Complex Utility Functions

In this M.S. Thesis, a non-mediated multi-issue bilateral bargaining model for complex utility functions is presented. Before the negotiation process, each agent samples its own utility function by means of a genetic algorithm (GA). During the negotiation process, genetic operators are applied over the opponent's and one's own proposals in order to sample new proposals that are interesting for both parties.Sánchez Anguix, V. (2010). Genetic-Aided Multi-Issue Bilateral Bargaining for Complex Utility Functions. http://hdl.handle.net/10251/13847Archivo delegad

Creación de modelos de programación lineal con ORTools

En este video se presenta cómo se puede resolver un modelo de programación lineal empleando ORTools. ORTools es un framework de código libre que permite la resolución de modelos de optimización, entre los que se incluyen los modelos de programación lineal. En el video se verán todas las fases de la creación del modelo: creación del objeto de tipo solver, creación de las variables de decisión, creación de las restricciones del problema, creación de la función objetivo, y resolución del modelohttps://polimedia.upv.es/visor/?id=c6763a60-c219-11eb-8ded-6103d9793d62Sánchez Anguix, V. (2021). Creación de modelos de programación lineal con ORTools. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/167778DE

Creación de torneos de negociación entre agentes inteligentes

En este video introducimos el framework de negociación bilateral GENIUS como herramienta para evaluar el desempeño de diferentes agentes inteligentes. Más concretamente, aprendemos cómo podemos crear un torneo entre diferentes agentes, en un dominio de negociación específicos y con múltiples repeticiones. Además, también describimos los ficheros generados para el análisis del resultado del torneo, que nos permite comparar el desempeño de los diferentes agentes.https://polimedia.upv.es/visor/?id=dfb85d00-c23c-11eb-be1f-afc4043fc67cSánchez Anguix, V. (2021). Creación de torneos de negociación entre agentes inteligentes. http://hdl.handle.net/10251/167762DE