Uma extensão baseada em características de redes sociais do modelo evolucionário de preferências sociais para autorregulação de agentes aplicada ao jogo do ultimato
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2013-11-14Metadatos
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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. Assim, o foco desta dissertação está no desenvolvimento de um modelo híbrido de agentes que é aplicado no Jogo do Ultimato (JU) e é inspirado em trocas sociais e algoritmos de descoberta de perfis em Redes Sociais Online (RSO), para auto-gerenciar suas trocas sociais (tendo por base preferências sociais), 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, desenvolveram-se dois cenários do Jogo do Ultimato. Um puro, onde havia apenas a evolução do modelo ao longo das interações 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.
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