Aproximaciones a la aplicación de políticas de consenso en escenarios de negociación automática compleja

Abstract

En escenarios de negociación complejos es frecuente la negociación de múltiples atributos interdependientes. En la negociación multiatributo es usual que existan distintas ofertas que proporcionen un mismo nivel de utilidad para el agente. Para un agente inmerso en una negociación la selección de una oferta no es trivial. Para llevar a cabo esta selección, un criterio que se suele emplear habitualmente como componente clave en muchos modelos de negociación es el criterio de similaridad. En escenarios con preferencias no monótonas y/o discontinuas este criterio se debilita debido a la ausencia de información suficiente acerca de la estructura de preferencias del oponente. Como primera contribución, esta tesis propone un protocolo de negociación que pueda trabajar de forma eficiente en espacios de utilidad complejos donde la aproximación basada en similaridad falla. En esta tesis se plantean mecanismos de negociación que permiten abordar negociaciones multiatributo complejas con espacios de preferencias no diferenciables. El protocolo propuesto extiende algunos de los principios de la búsqueda basada en patrones para realizar una búsqueda distribuida en el espacio de soluciones. Con objeto de incorporar el principio básico de exploración iterativa por patrones en nuestro protocolo, proponemos pasar de un protocolo de interacción basado en el intercambio de contratos (puntos del espacio de soluciones) a un protocolo basado en el intercambio de regiones. El protocolo define un proceso de exploración conjunta de forma recursiva. Podemos entender este proceso como una contracción iterativa del espacio de soluciones. Una vez que la región sobre la que se realiza la búsqueda es lo suficientemente pequeña como para ser interpretada como si fuera un único contrato, los agentes deciden que la negociación ha terminado. La extensión de los mecanismos de negociación descritos a un entorno de negociación multilateral exige que se incorpore un procedimiento para la agregación de las preferencias de los distintos agentes. En este contexto, y teniendo en cuenta los requisitos de privacidad y escalabilidad de las soluciones, parece natural la utilización de aproximaciones mediadas. En las aproximaciones mediadas, un mediador intenta optimizar algún tipo de métrica del bienestar social. Sin embargo, pocos trabajos han tratado de incorporar algún criterio de bienestar social en el proceso de búsqueda. Para este tipo de escenarios, se hace necesario definir nuevos conceptos de bienestar social. Esta tesis presenta además mecanismos de negociación que permiten incluir en el proceso de búsqueda de acuerdos políticas de consenso, que podrán ser definidas en términos lingüísticos, de forma que es posible especificar el tipo de acuerdo que se persigue. Para validar las contribuciones de la tesis, se ha realizado una evaluación experimental exhaustiva empleando tanto escenarios tipo como escenarios aleatorizados. Los experimentos realizados han confirmado que nuestra propuesta basada en los principios de búsqueda por patrones permite superar las limitaciones de las aproximaciones basadas en similaridad y alcanzar acuerdos consistentes con políticas de consenso definidas en el mediador de forma efectiva, abriendo una nueva línea de trabajo en el ámbito del diseño de mecanismos de negociación automática multilateral de múltiples atributos para espacios de utilidad complejos. Por último, se explora la aplicabilidad de los protocolos de negociación para espacios de utilidad de alta complejidad a escenarios reales. En concreto, se estudia el escenario de asignación de frecuencias en redes inalámbricas Wi-Fi, en el que varios proveedores de red deben acordar la asignación de frecuencias a los puntos de acceso bajo su control. Este trabajo supone la primera aplicación de este tipo de protocolos en entornos reales. Los resultados muestran que es posible alcanzar acuerdos que mejoran los obtenidos por las heurísticas que se emplean actualmente e incluso los conseguidos por optimizadores con información completa.