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Defesa de Dissertação de Mestrado: Murian dos Reis Ribeiro
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 4 anos, 233 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS 
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO 
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO

DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO – PPGC

Título:

Uma extensão baseada em características de redes sociais do modelo evolucionário de preferências sociais para autorregulação de agentes aplicada ao jogo do ultimato

Autor:
Murian dos Reis Ribeiro

Banca:
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar (UFPel/Orientador)
Profa. Graçaliz Pereira Dimuro (FURG/Co-orientadora)
Profa. Diana Francisca Adamatti (FURG)
Prof. Paulo Roberto Ferreira Jr (UFPel)
Prof. Ricardo Matsumura Araujo (UFPel)

Data: 1 de março de 2013
Hora: 14:00h
Local: Auditório 4o andar

Resumo:

Com o intuito de encontrar uma melhor forma de autorregulação dos agentes, este trabalho tem por objetivo principal a proposta de uma extensão baseada em características de redes sociais do modelo evolucionário de preferências sociais para autorregulação de agentes aplicada ao jogo do ultimato. Para tanto desenvolveu-se um modelo inspirado em Redes Sociais On-line e em características de confiabilidade utilizadas em sites de compra como o Ebay e o Mercado-Livre. Tendo-se como princípio, com isso, modelar um sistema que se baseasse de forma mais próxima possível de um ambiente real de indivíduos, bem como, buscando uma abordagem mais simples para solucionar o problema de trocas sociais em sistemas multiagente. Outras abordagens para a resolução do mesmo problema já foram estudadas anteriormente, por exemplo, no trabalho de (PEREIRA, 2008; PEREIRA et al., 2008), foi possível dar o primeiro passo na direção de descentralizar o mecanismo de regulação de interações e internalizá-lo nos agentes. Para isso, foi necessário trabalhar com Processos de Decisão de Markov Parcialmente Observáveis (POMDP – Partially Observable Markov Decision Processes) (KAEBLING; LITTMAN; CASSANDRA, 1998; LOVEJOY, 1991) , visto que os agentes não tinham acesso aos estados internos de outros agentes. Observa-se, entretanto, que naquela proposta, para cada par de agentes, um sempre é o agente regulador (o que tem o mecanismo de regulação internalizado), e o outro, o agente regulado. Além disso, os traços de personalidade dos agentes são fixos e conhecidos por todos os agentes, não sendo permitido o ingresso na sociedade de agentes com traços de personalidade diferentes dos pré-estabelecidos, ou que possam sofrer modificações em seu comportamento, alterando sua personalidade no decorrer das interações. Assim, o foco desta dissertação está no desenvolvimento de um modelo híbrido de agentes que se utiliza do Jogo do Ultimato (JU) e é inspirado em trocas sociais e algoritmos de descoberta de perfis em Redes Sociais Online (RSO) (BENEVENUTO et al., 2009; FRANCHI, 2010; SABATER; SIERRA, 2002), para auto-gerenciar suas trocas sociais (tendo por base personalidades), negociando dependências e resolvendo conflitos de forma a alcançar e manter o equilíbrio social. O modelo considera um conjunto de traços de personalidade que é invisível aos outros agentes da população, mas que guia indiretamente o sucesso ou o insucesso das trocas sociais. Para a validação do modelo proposto, desenvolveu-se dois cenários do Jogo do Ultimato. Um puro, onde havia apenas a evolução do modelo ao longo de mil iterações e outro com a inspiração em trocas em redes sociais. Para analisar a eficiência da abordagem, levou-se em consideração o número total de trocas do JU, que em ambos os casos poderiam ser zero trocas, onde nenhum dos dois agentes envolvidos aceitou a oferta do outro; uma troca, onde apenas um dos agentes envolvidos aceitou a oferta e; duas trocas, onde ambos os agentes envolvidos aceitaram as negociações. O que pôde-se perceber foi que no modelo proposto, diferentemente do modelo original, que tendeu a evoluir de forma significativa até em torno da 500a iteração, e após este marco estabilizou-se e em alguns casos até decaiu, o novo modelo seguiu evoluindo os resultados das trocas mostrando-se mais eficiente.

CDTec UFPel
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