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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

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.

In order to find a better form of agents self-regulation, this work aims to propose an extension based on social networking characteristics to an evolutionary preference model for self-regulation of social agents applied to the ultimatum game. For this purpose we developed a model inspired in features of online social networks as used in sites like Ebay and Mercado livre. Thus we have as starting point to model a system that were based to a real environment of individuals and has a simpler approach to solve the problem of social trade in multiagent systems. Thus, the focus of this dissertation is the development of a hybrid model of agents inspired by social exchanges and discovery algorithms profiles on Online Social Networks, to self-manage their social exchanges (based on personality), negotiating and resolving conflicts dependencies in order to achieve and maintain social equilibrium. The model considers a set of personality traits that are invisible by other agents, but indirectly guide the success or failure of social exchanges. To validate the proposed model, we developed two scenarios of the Ultimatum Game (UG). A pure, where there was only the evolution of the model during iterations and another with the inspiration of exchanges in social networks. To analyze the efficiency of the approach, we took into account the total number of exchanges in UG, which in both cases could be zero exchanges, where neither of the two agents involved accepted a bid from another; one exchange, where only o ne of the agents involved accepted the offer and, two exchanges, where both agents involved accepted negotiations. What could notice was that the proposed model, unlike the original model, which tended to evolve significantly until around the 500th iteration, when has stabilized and in some cases even declined, the proposed model keep evolving the results of the exchanges showing up more efficient.