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- W1607593828 abstract "espanolPodemos entender la negociacion como una interaccion entre varias partes que intentan alcanzar un acuerdo en relacion a una serie de atributos que les suponen un conflicto de intereses. Asi definida, la negociacion esta presente en numerosos aspectos de la vida cotidiana, desde las relaciones personales a la economia o la politica internacional. Algunos escenarios de negociacion pueden ser total o parcialmente automatizados, beneficiandose asi de las ventajas en cuanto a eficiencia del empleo de tecnicas de inteligencia artificial. Entre los problemas que ya se han abordado con exito en la literatura haciendo uso de negociacion automatica entre agentes podemos destacar diferentes escenarios de negociacion en comercio electronico y problemas de reparto de recursos o tareas, como por ejemplo cadenas de produccion o reparto de carga computacional en procesos informaticos. La automatizacion de los procesos de negociacion permite no solo replicar la toma de decisiones humana en escenarios de negociacion tradicionales, sino tambien abordar problemas en los que la negociacion con humanos no es viable, ya sea por la complejidad del escenario o por las limitaciones temporales del proceso de negociacion. Dentro de este ambito, existe un interes creciente por el estudio de escenarios de negociacion complejos, como pueden ser las negociaciones de contratos juridicos o los acuerdos de requisitos entre proveedores y clientes. En este tipo de escenarios, son frecuentes las negociaciones de multiples atributos interdependientes. La complejidad inherente a este tipo de problemas de negociacion sugiere la automatizacion total o parcial del proceso, especialmente cuando existen restricciones temporales severas sobre la duracion de la negociacion. Sin embargo, la dependencia entre atributos genera espacios de utilidad no lineales, haciendo que los mecanismos clasicos de negociacion automatica no sean aplicables. Incluso mecanismos especificamente disenados para escenarios no lineales pueden fallar si la complejidad del espacio de utilidades aumenta considerablemente. Existe, por tanto, la necesidad de disenar mecanismos que permitan negociar de forma efectiva y eficaz en escenarios que impliquen espacios de utilidad de elevada complejidad. Esta tesis aborda el problema de la negociacion automatica multilateral en espacios de utilidad complejos, tratando de dar respuesta a esta necesidad. Para ello se propone un modelo de negociacion especialmente disenado para este tipo de escenarios. El modelo comprende la representacion de las preferencias de los agentes, la especificacion del protocolo de interaccion que gobierna la negociacion, y el diseno de estrategias heuristicas para la toma de decisiones de los agentes. Para las preferencias de los agentes, se opta por funciones de utilidad basadas en restricciones ponderadas, y se presenta un generador de preferencias que permite disenar, a partir de un conjunto de parametros, escenarios de complejidad ajustable, tanto en lo referente a la complejidad de los espacios de preferencias individuales de los agentes como en lo referente a la correlacion mutua de las funciones de utilidad de los diferentes agentes. Para el proceso de negociacion, este trabajo parte de la hipotesis de que, en escenarios en los que los espacios de utilidad de los agentes son complejos, la dificultad de la consecucion de acuerdos mutuamente aceptables puede paliarse buscando un equilibrio adecuado entre los objetivos individuales de maximizacion de la utilidad de cada agente, y el objetivo social de la consecucion del acuerdo. Teniendo esto en cuenta, se propone un protocolo de interaccion expresivo e iterativo basado en subastas, que permite a los agentes refinar sus propuestas en cada iteracion sirviendose de la capacidad expresiva que proporcionan las tecnicas de argumentacion. Finalmente, se disena un conjunto de estrategias para la toma de decisiones de los agentes, orientadas a equilibrar el beneficio obtenido y la probabilidad de acuerdo en funcion de la actitud hacia el riesgo de cada agente. Una vez formulada la propuesta, se ha realizado una exhaustiva evaluacion experimental orientada a determinar la contribucion a la negociacion de los mecanismos propuestos en terminos de efectividad y eficiencia. Los experimentos realizados han confirmado nuestra hipotesis de trabajo y la adecuacion de nuestra propuesta basada en el equilibrio entre utilidad y probabilidad de acuerdo y la capacidad expresiva de los agentes, y nos han permitido extraer importantes conclusiones en el ambito de investigacion de los sistemas de negociacion automatica multilateral multiatributo para espacios de utilidad complejos. EnglishWe can see negotiation as an interaction between two or more parties who intend to reach an agreement about a range of issues which requires to solve a conflict of interests between them. As such, negotiation is present in vastly different aspects of our everyday lives, from personal relationships to economy or international politics. Some negotiation scenarios can be fully or partially automated, thus taking advantage of the efficiency of artificial intelligence techniques. Among the problems which have been successfully adressed in the literature using negotiation, we can cite different negotiation scenarios in e-commerce, and resource or task allocation problems, such as manufacturing chains or load balancing in computing processes. Automatization of negotiation processes allows not only to emulate human negotiation in traditional scenarios, but also to address problems where human negotiation is not feasible, due to the complexity of the scenario, or due to the time constraints over the negotiation process. In this context, there is an increasing research interest in complex negotiation scenarios, such as legal contract negotiations or service level agreements between customers and providers. In these scenarios, negotiations often involve multiple, interdependent issues. The complexity of these problems suggest the partial or full automatization of the process, specially when there are hard negotiation deadlines. However, issue interdependency results in nonlinear utility spaces, making classic negotiation mechanisms not applicable. Even mechanisms specifically designed for nonlinear scenarios may fail when the complexity of the utility spaces increases. Therefore, alternative mechanisms are needed which allow to negotiate in an effective and efficient manner in scenarios involving highly complex utility spaces. This PhD thesis addresses the problem of multilateral automated negotiation for complex utility spaces, in an attempt to fulfil this need. To this end, a negotiation model is proposed, which is specifically designed for these scenarios. The model comprises the representation of the agents’ preferences, the specification of the interaction protocol which governs the negotiation, and the design of heuristic strategies for agent decision making. For agent preferences, constraint based utility functions are chosen, and we present a preference generator which allows to define, giving a set of generation parameters, scenarios of adjusted complexity, both regarding the complexity of the individual agent utility spaces and the corelation between different agents’ utility functions. For the negotiation process, our hypothesis is that, in scenarios involving complex utility spaces, we can improve the process of finding mutually acceptable agreements by balancing the utility-maximizing goals of each individual agent and the social goal of reaching an agreement. Taking this into account, we propose an expressive, iterative, auction-based negotiation protocol, which allows agents to refine their bids at each iteration, making use of the expressive capabilities provided by argumentation techniques. Finally, a set of strategies for agent decision making is proposed. These strategies are intended to balance expected utility and deal probability considering the risk attitudes of the different agents. Once the proposal has been made, an exhaustive experimental evaluation is performed to assess the contribution of the proposed mechanisms in terms of effectiveness and efficiency. Experiments have confirmed our hypothesis and the suitability of our proposal based on the balance between utility and deal probability and the expressive capabilities of the agents, allowing us to draw important conclusions on the field of multilateral, multi-issue automated negotiation for complex utility spaces." @default.
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