Construcción de acuerdos y modelos de coherencia mediante redes

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Agreements
Miguel Rebollo (@mrebollo)
Redes de consenso
Redes de consenso
Modelo de coherencia
Conclusión
GTI-IA (UPV)
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Modelo de coherencia
Conclusión
Construcción de acuerdos y modelos de
coherencia mediante redes de consenso
Miguel Rebollo (@mrebollo)
Microcluster Social and Economic Computing
Julio 2011
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Modelo de coherencia
Conclusión
El problema
Mecanismo de negociación para construir espacios de acuerdos
en los que un grupo de entidades negocia sus variables y
posteriormente trata de alcanzar dicho acuerdo o acotar el
espacio de soluciones en el que ése es posible.
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Modelo de coherencia
Conclusión
Resolución de conflictos mediante consenso
DeGrott (1974) acuerdo mediante intercambio de
distribuciones
Friedkin (1994) importancia de soluciones justas más que
decisiones eficientes
Olfati-Saber (2004) garantía de la convergencia de los
conensos
Tahbaz-Salehi (2008) condición necesaria para la existencia de
consensos
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Modelo de coherencia
Conclusión
Modelo teórico
Los nodos actualizan su valor a la media (ponderada) de sus
vecinos
X
xi (t + 1) =
aij (xj (t) − xi (t))
j∈Ni
La dinámica de estas redes se modela mediante la laplaciana
x 0 = −Lx
Convergencia
Se garantiza la convergencia al valor medio de x si la red está
conectada, independientemente de su topología
Contempla switching topology y time delay.
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Modelo de coherencia
Conclusión
Ejemplo: mWater, mercado de agua
modelo de mercado sin intermediación
cada agente negocia sobre 2 dimensiones: cantidad de
derechos que intercambia y precio
los agentes pueden abandonar el consenso si el precio se sale
de su rango de utilidad
Problema: división de la red en grupos
Cuando un agente se va puede fragmentar la red → imposible
alcanzar un único consenso. Determinar el criterio de parada
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Resultados
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Cuestiones abiertas
consensos multivariable
permitir la reentrada de los agentes
estudio a priori de la robustez de la red
agentes heterogéneos
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Conclusión
Problema de coherencia
grafo con pesos en [−1, 1]
se busca dividir los nodos
en dos conjuntos A, Ā con
(i) los arcos en A tienen
pesos positivos y (ii) los
arcos entre A y Ā son
negativos
mse busca la partición
que maximiza su valor
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Modelo de coherencia
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Soluciones "clásicas"
Algoritmos con los que se tratan de resolver los modelos de
coherencia
fuerza bruta
CSP
redes neuronales
problema max-cut en grafos
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Modelo de coherencia
Conclusión
Adaptación del modelo de consenso
Problema
Para aplicar el modelo de consenso la laplaciana debe ser definida
positiva (no lo es al incluir ahora pesos negativos en el grafo) → es
necesario aplicar ciertas transformaciones
Al conseguir una transformación válida pueden plantearse dos
soluciones:
usando análisis espectral: el primer vector propio detecta la
partición óptima
usando redes de consenso: puede construirse un método
descentralizado o incremental (anytime) para construir la
partición óptima sin conocer la estructura de la red
(información local)
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Resultados con redes de consenso
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Conclusión
Consenso en una red de 1000 nodos
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Modelo de coherencia
Conclusión
Problemas que se modelar como coherencia
Ontologías: identificación de inconsistencias en el
conocimiento.
Normas: compatibilidad de normas emergentes
Trust: medida de la confianza en una comunidad
Argumentación: argumentos que apoyan o amenazan a otros
Recomendación: a partir de valoraciones positivas y
negativas
Detección de comunidades: según las relaciones entre sus
miembros
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Redes de consenso
Modelo de coherencia
Conclusión
Conclusión
Las redes de consenso son un mecanismo útil para la construcción
de acuerdos y la resolución de problemas basados en modelos de
coherencia de forma descentralizada e itereativa, teniendo en
cuenta exclusivamente información local.
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