Mercado inteligente

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(1)MERCADO INTELIGENTE. ALAN AGUIA AGUDELO DIEGO ANDRES AMAYA GUIO. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERIA. DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Y COMPUTACION. BOGOTÁ D.C. 2002.

(2) MERCADO INTELIGENTE. ALAN AGUIA AGUDELO DIEGO ANDRES AMAYA GUIO. Tesis para optar al título de Ingeniero de Sistemas y Computación. Asesor Angela Carrillo Francisco Rueda. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERIA. DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Y COMPUTACION. BOGOTÁ D.C. 2002.

(3) CONTENIDO 1. Introducción y motivación ................................................................................... 2. 2. Capítulo I: Agentes............................................................................................... 5 2.1. Definición del concepto de agente .............................................................. 5. 2.2 Sistemas Multi-Agentes (MAS).................................................................. 7 2.2.1 Características Generales................................................................... 8 2.2.2 Agentes Individuales vs. MAS........................................................... 8 2.2.3 Utilización de Sistemas Multi-Agentes.............................................. 9 2.2.4 Clases de MAS ................................................................................... 10 2.2.5 Formas de interacción....................................................................... 11 2.3 Arquitectura de un agente ........................................................................ 12 2.3.1 Arquitectura Subs umption............................................................... 13 2.3.2 ATLANTIS ........................................................................................ 13 2.3.3 PRODIGY.......................................................................................... 14 2.3.4 YUBARTA ......................................................................................... 15 3. 4. 5. Capítulo 2: Aplicaciones de agentes.................................................................. 17 3.1. Agentes de interfaz.................................................................................... 17. 3.2. Agentes colaborativos ............................................................................... 18. 3.3. Agentes móviles ......................................................................................... 19. 3.4. Agentes de recuperación de información................................................ 21. Capítulo 3: Subastas........................................................................................... 23 4.1. Generalidades ............................................................................................ 23. 4.2. Formulación matemática de una subasta................................................ 25. 4.3. Subastas en Internet.................................................................................. 26. 4.4. Arquitecturas de subastas en Internet .................................................... 27. Capítulo 4: Aprendizaje de agentes en subastas ............................................... 29 5.1 Aprendizaje por refuerzo ......................................................................... 30 5.1.1 Esquema de aprendizaje estocástico ................................................... 31 5.2. Aprendizaje adaptativo............................................................................. 32. I.

(4) 6. Capítulo 5: Esquema de un Mercado Inteligente............................................. 35 6.1 Dinámica de la subasta de primer precio secuencial ............................. 35 6.1.1 Subasta simultánea de primer precio con múltiples rondas como una clase especial de juego bayesiano extenso con acciones observables................ 36 6.1.2 Estimación del riesgo de un participante............................................. 40. 7. Capítulo 6: Técnicas de Recomendación .......................................................... 44. 8. Capítulo 7: Técnicas de Negociación................................................................ 51 8.1 Modelo de negociación.............................................................................. 52 8.1.1 GENERACIÓN DE OFERTAS EN UNA SUBASTA SECUENCIAL 52 8.1.1.1 Algoritmo ........................................................................................ 53 8.1.2 Especificación del algoritmo para la selección de la mejor accion a tomar. 56 8.1.3 Algoritmo para la generacion de ofertas en cada secuencia de la subasta 57. 9. Capítulo 8: Diseño y arquitectura de los agentes y del mercado inteligente... 58 9.1. Comportamiento de los agentes............................................................... 58. 9.2 Arquitectura del mercado inteligente...................................................... 59 9.2.1 Fase I (Ingreso al sistema) ................................................................ 61 9.2.2 Fase II (Busqueda de la subasta ideal) ............................................ 62 9.2.3 Fase III (Negociacion) ....................................................................... 63 9.2.4 Fase IV (Notificación del proceso de la subasta al subastador) .... 64 9.3 Arquitectura de los coordinadores .......................................................... 64 9.3.1 Coordinador de proceso ...................................................................... 65 9.3.2 Coordinador de subasta ....................................................................... 66 9.3.3 Coordinador de compra ....................................................................... 68 9.3.4 Agente Auxiliar................................................................................... 69 9.4 Arquitectura de los agentes ..................................................................... 70 9.4.1 Agente recomendador ......................................................................... 70 9.4.2 Agente negociador............................................................................... 71 9.5 Especificación de la comunicación........................................................... 72 Significado .......................................................................................................... 73 Ask-about ........................................................................................................ 73 9.6 Diseño del mercado inteligente................................................................. 74 9.6.1 Diagrama de clases .............................................................................. 75 9.6.1.1 Coordinador de proceso .................................................................. 75 9.6.1.2 Coordinador de compra ................................................................... 76 9.6.1.3 Coordinador de subasta ................................................................... 77 9.6.1.4 Agente recomendador ..................................................................... 78 9.6.1.5 Agente negociador........................................................................... 79. II.

(5) 9.6.2 Diagrama de secuencia ........................................................................ 80 9.6.2.1 Ingreso nuevo comprador ................................................................ 80 9.6.2.2 Ingreso de un nuevo subastador ...................................................... 82 9.6.2.3 Ingreso viejo comprador.................................................................. 84 9.6.2.4 Ingreso viejo subastador .................................................................. 86 9.6.2.5 Recomendación............................................................................... 88 9.6.2.6 Negociación..................................................................................... 91 9.6.2.7 Notificación subastador ................................................................... 93 9.6.3 Diagrama relacional de la base de datos ............................................. 94 10. Capítulo 9: Análisis de resultados ................................................................. 96 10.1 Indicadores................................................................................................. 96 10.1.1 Indicadores económicos ...................................................................... 96 10.1.2 Indicadores sobre los algoritmos......................................................... 97 10.2 Escenarios .................................................................................................. 97 10.2.1 Escenarios para el número de jugadores en la subasta ....................... 98 10.2.2 Escenarios para el coeficiente de aversión al riesgo: caso agente negociador ......................................................................................................... 106 10.2.3 Escenarios para el coeficiente de aversión al riesgo: caso agente recomendador.................................................................................................... 115 10.2.4 Escenarios para la valoración del bien: caso agente negociador....... 119 10.2.5 Escenarios para la valoración del bien: caso agente recomendador.. 124 10.2.6 Escenarios para el tamaño del recall ................................................. 128 10.2.7 Escenarios para la entrada de jugadores cuando la subasta ya ha comenzado: caso agente negociador y negociador ........................................... 135 10.2.8 Escenarios para la salida de jugadores .............................................. 147. 11. Trabajo futuro y conclusiones ..................................................................... 151. 12. Bibliografía................................................................................................... 153. 13. Anexos........................................................................................................... 156 13.1 Código fuente del motor de inteligencia del agente recomendador.... 156 13.1.1 Clase PlaneacionRecomendador ....................................................... 156 13.1.2 Clase EstrategiaRecomendador ......................................................... 158 13.1.3 Clase PSERecomendador .................................................................. 159 13.2 Código fuente del motor de inteligencia del agente negociador.......... 165 13.2.1 Clase PlaneacionNegociador ............................................................. 165 13.2.2 Clase EstrategiaNegociador .............................................................. 165 13.2.3 Clase PSENegociador ....................................................................... 167. III.

(6) LISTA DE FIGURAS Figura 1 Interacción con un solo agente........................................................................ 8 Figura 2 Interacción con varios agentes ........................................................................ 9 Figura 3 Arquitectura Subsumption............................................................................ 13 Figura 4 Esquema de un agente................................................................................... 15 Figura 5 Esquema de funcionamiento del sistema Warren......................................... 19 Figura 6 Funcionamiento de Telescript....................................................................... 21 Figura 7 Proceso de oferta en un escenario creado con Warras. ................................ 27 Figura 8 Arquitectura del AuctionBot......................................................................... 28 Figura 9 Modelo de aprendizaje por refuerzo ............................................................. 31 Figura 10 Ejemplo de una subasta con tres participantes representada en forma extensa ................................................................................................................. 53 Figura 11 Arquitectura comprador del bien................................................................ 59 Figura 12 Arquitectura subastador .............................................................................. 60 Figura 13 Ingreso al sistema de un comprador de un bien.......................................... 61 Figura 14 Ingreso al sistema de un subastador............................................................ 61 Figura 15 Proceso de recomendación.......................................................................... 62 Figura 16 Proceso de negociación............................................................................... 63 Figura 17 Información subastador............................................................................... 64 Figura 18 Arquitectura coordinador-agente auxiliar ................................................... 64 Figura 19 Arquitectura agentes ................................................................................... 70. IV.

(7) LISTA DE TABLAS Tabla 1 Ejemplo subasta holandesa ............................................................................ 24 Tabla 2 Asignación de valores que identifiquen la aversión al riesgo para un participante en la subasta 43 Tabla 3. Frecuencias de ocurrencia de las acciones para los jugadores B y C a partir del juego ficticio planteado por A. ...................................................................... 56 Tabla 4 Perfiles de riesgo seguido por los agentes...................................................... 97. V.

(8) LISTA DE GRÁFICAS Gráfica 1 ...................................................................................................................... 98 Gráfica 2 ...................................................................................................................... 99 Gráfica 3 .................................................................................................................... 100 Gráfica 4 .................................................................................................................... 101 Gráfica 5 .................................................................................................................... 102 Gráfica 6 .................................................................................................................... 102 Gráfica 7 .................................................................................................................... 103 Gráfica 8 .................................................................................................................... 104 Gráfica 9 .................................................................................................................... 104 Gráfica 10 .................................................................................................................. 105 Gráfica 11 .................................................................................................................. 106 Gráfica 12 .................................................................................................................. 107 Gráfica 13 .................................................................................................................. 108 Gráfica 14 .................................................................................................................. 109 Gráfica 15 .................................................................................................................. 110 Gráfica 16 .................................................................................................................. 111 Gráfica 17 .................................................................................................................. 112 Gráfica 18 .................................................................................................................. 113 Gráfica 19 .................................................................................................................. 114 Gráfica 20 .................................................................................................................. 114 Gráfica 21 .................................................................................................................. 115 Gráfica 22 .................................................................................................................. 117 Gráfica 23 .................................................................................................................. 118 Gráfica 24 .................................................................................................................. 118 Gráfica 25 .................................................................................................................. 119 Gráfica 26 .................................................................................................................. 120 Gráfica 27 .................................................................................................................. 121 Gráfica 28 .................................................................................................................. 122 Gráfica 29 .................................................................................................................. 122 Gráfica 30 .................................................................................................................. 123 Gráfica 31 .................................................................................................................. 124 Gráfica 32 .................................................................................................................. 125. VI.

(9) Gráfica 33 .................................................................................................................. 126 Gráfica 34 .................................................................................................................. 127 Gráfica 35 .................................................................................................................. 128 Gráfica 36 .................................................................................................................. 129 Gráfica 37 .................................................................................................................. 130 Gráfica 38 .................................................................................................................. 131 Gráfica 39 .................................................................................................................. 131 Gráfica 40 .................................................................................................................. 132 Gráfica 41 .................................................................................................................. 133 Gráfica 42 .................................................................................................................. 133 Gráfica 43 .................................................................................................................. 134 Gráfica 44 .................................................................................................................. 135 Gráfica 45 .................................................................................................................. 136 Gráfica 46 .................................................................................................................. 137 Gráfica 47 .................................................................................................................. 138 Gráfica 48 .................................................................................................................. 139 Gráfica 49 .................................................................................................................. 139 Gráfica 50 .................................................................................................................. 140 Gráfica 51 .................................................................................................................. 141 Gráfica 52 .................................................................................................................. 142 Gráfica 53 .................................................................................................................. 142 Gráfica 54 .................................................................................................................. 143 Gráfica 55 .................................................................................................................. 144 Gráfica 56 .................................................................................................................. 145 Gráfica 57 .................................................................................................................. 145 Gráfica 58 .................................................................................................................. 147 Gráfica 59 .................................................................................................................. 148 Gráfica 60 .................................................................................................................. 149. VII.

(10) Alan: A mi abuelo, A mi mamá, A mi papa, A mi hermana Y a Laura. Diego: A mi mamá, A mi papá y a todos Mis hermanos y hermanas.

(11) ISC-2002-2-1. 1 INTRODUCCIÓN Y MOTIVACIÓN El campo de la inteligencia artificial tiene una trayectoria en realidad muy corta, de aproximadamente 40 años. Durante este periodo de tiempo, la inteligencia artificial ha evolucionado de tratar de dar soluciones generales para cualquier tipo de problema no aplicado, a la construcción de sistemas expertos con un profundo conocimiento, combinación, intercambio, retroalimentación de conocimiento, razonamiento y con un aprendizaje que le permite llegar a soluciones a problemas reales de la vida real. Si se mira el crecimiento que ha tenido en los últimos años el mercado de subastas por Internet, podría decirse que este mercado ha pasado a ser el sector más dinámico del comercio electrónico. Un ejemplo de esto es eBay, firma que en 1998 contaba con más de 150.000 productos nuevos al día en más de 1.000 categorías diferentes. En ese tiempo contaba con un poco más de 1.3 millones de usuarios. A finales del año pasado, eBay contaba con más de 35 millones de usuarios registrados y tuvo ingresos por más de 108 millones de dólares. Actualmente, existen más de 200 sitios en la red que prestan el mismo servicio que eBay, aunque no con el mismo éxito. Las subastas son mecanismos económicos para la asignación de recursos. En los últimos años éstas han tenido gran importancia, pues han sido utilizadas para la adjudicación de todo tipo de productos, desde simples artículos de consumo, asignación del espectro electromagnético, títulos de deuda publica y hasta derechos de explotación petrolera entre otros. El surgimiento del comercio electrónico camb ió radicalmente el proceso tradicional de las subastas, pues redujo el número de procesos intermedios y lugares visitados durante su ejecución. Estos cambios influenciaron directamente los costos en los que se incurría, por lo que se paso a un método mucho más eficaz y barato para el intercambio de bienes. No solamente hubo cambios en las subastas, sino que también se produjeron mejoras en las actividades comerciales tales como el desarrollo de nuevos canales de distribución, mejoras en las comunicaciones y relaciones con los clientes, disminución de costos vía reducción de intermediarios, entre otros. Los sistemas multi-agentes proveen un ambiente complejo e interesante para analizar el comportamiento de los agentes inteligentes. Esta tesis, fue desarrollada con el fin.

(12) ISC-2002-2-1. de construir un mercado inteligente, compuesto principalmente de dos motores uno de recomendación y otro de negociación, que modelara una subasta por medio de la utilización de agentes que interactúan entre sí con el fin de obtener un conocimiento y un aprendizaje a través de los datos generados y obtenidos por medio del mercado inteligente. Como resultado de la investigación de esta tesis se implementó un mercado inteligente utilizando el paradigma de los agentes inteligentes. En este sistema se podrán realizar operaciones básicas tales como: compra, venta, negociación y búsqueda de bienes por medio de un mecanismo de asignación como lo es la subasta a través de un sistema de agentes con inteligencia artificial. Estos agentes son entidades de software capaces de realizar tareas específicas, para lo cual poseen la inteligencia suficiente (basada en un modelo matemático) para ejecutar sus tareas de forma autónoma, o con ayuda de otros agentes, siempre buscando la maximización dinámica de unos objetivos previamente propuestos para finalmente generar un resultado. La forma tradicional como en economía se viene trabajando el análisis de sistemas económicos es mediante el estudio del comportamiento de un sistema cuando éste se encuentra en equilibrio. Para realizar este análisis es necesario hacer dos supuestos principalmente; el primero consiste en la maximización que los individuos desean hacer sobre su utilidad, y el segundo está basado sobre las expectativas racionales 1 que estos deben poseer. Al analizar más detenidamente el supuesto de racionalidad surge de inmediato una pregunta, ¿qué pasa si los individuos no son completamente racionales?. Si este fuera el caso, una respuesta lógica sería que el equilibrio al que se llega no es válido, pero esta respuesta no examina la posibilidad que, eventualmente, los individuos serían capaces de alcanzar esta racionalidad por completo, con lo que se llegaría al equilibrio descrito por la teoría. Es aquí donde nace una nueva pregunta, ¿cómo fue el proceso que llevó al agente a alcanzar un comportamiento completamente racional?. Como consecuencia de esta pregunta, muchos economistas pensaron que los modelos utilizados eran reglas de decisión pertenecientes a algún estado estable de un proceso adaptativo. Gracias a esto, surgieron modelos que partían del relajamiento del supuesto de racionalidad y cuyo objetivo era explicar cómo la consecución de un equilibrio era el límite de los procesos de aprendizaje o adaptación. La mayoría de los modelos propuestos se basan en la idea de cómo los agentes actualizan sus creencias sobre el comportamiento que poseen sus rivales y como estos reaccionarán ante sus acciones, es decir, si la decisión que sus rivales tomaran va a ser óptima con base en los supuestos que ellos hayan formulado. 1. Por expectativas racionales se entiende que todos los individuos poseen correctas e idénticas creencias sobre el comportamiento que tendrán sus competidores..

(13) ISC-2002-2-1. Tomando esta alternativa sobre el estudio de sistemas económicos, es de particular interés explorar algunos modelos propuestos por la teoría del aprendizaje en teoría de juegos y analizar su posible utilización para el estudio del comportamiento de los agentes participantes en las subastas. Acompañado de un estudio teórico, es deseable tener resultados empíricos sobre las hipótesis y resultados desarrollados, por lo que una implementación de estos modelos deberá ser realizada. Para implementar estos modelos y simular un entorno donde todos lo individuos que participan en una subasta tengan un modelo propuesto, es necesario utilizar una herramienta como lo son agentes inteligentes artificiales..

(14) ISC-2002-2-1. 2 CAPÍTULO I: AGENTES La palabra “agente”, últimamente se ha convertido en una palabra de moda dentro de la jerga de las comunidades de computación, robótica, sistemas distribuidos, interfaces de usuario, animación por ordenador, sistemas operacionales y de inteligencia artificial entre muchos otros. El presente capítulo le permitirá al lector entender de una forma simple lo que es un agente, su funcionamiento y las diferentes arquitecturas que se han venido desarrollando en los últimos años. Como diría Nicholas Negroponte, director del Media lab. del MIT: “El futuro de la computación será de delegar a, y no de manipular computadores”. 2.1. Definición del concepto de agente. En realidad no existe una única definición de agente. Varios autores expresan diferentes conceptos acerca de lo que debería ser un agente dependiendo de su óptica particular. En el trabajo de grado Minque: Un Modelo que soporte el proceso de Diseño Cooperativo, agente se define como: “Un agente es una entidad capaz de resolver problemas internamente, que tiene almacenado su propio conocimiento, datos relevantes del mundo o del sistema del cual hace parte, un esquema y descripción de las actividades a realizar, y además es capaz de interactuar con los demás agentes del grupo para resolver problemas en grupo”2 . Russell y Norvig lo definen como: “Un agente es cualquier cosa que percibe su entorno a través de censores y actúa sobre ese entorno a través de efectores. Un agente es racional cuando realiza la mejor acción posible a partir de los datos percibidos”3 . Nwana lo define como: “El término agente se refiere a un componente de software y/o hardware que es capaz de actuar para poder ejecutar tareas en nombre de un usuario”4 . Para esta tesis, tomaremos el concepto de agente como aquel que es capaz de realizar tareas específicas a un usuario, o a un grupo de usuarios y posee la inteligencia suficiente (la cual está basada en modelos matemáticos) para ejecutar parte de sus tareas de forma 2. Rueda Rodríguez Julieta: 1996, MINQUE: Un modelo que soporte el proceso de diseño cooperativo. Capítulo 1.4, página 26. 3 http://agents.umbc.edu/tophits.html 4 http://citeseer.nj.nec.com/nwana96software.html. 5.

(15) ISC-2002-2-1. autónoma, o con ayuda de otros agentes, logrando así una interacción con su entorno, buscando la maximización dinámica de unos objetivos previamente propuestos para finalmente generar un resultado. Una vez definido lo que es un agente, un aspecto necesario a tratar son las propiedades que estos deben poseer. Al retomar las definiciones previamente hechas surgen características deseables en los agentes, como es la capacidad de interactuar por sí solos, reaccionar ante estímulos provenientes del ambiente y poder responder racionalmente ante estos. Wooldridge 5 definió una serie de atributos o propiedades que un agente debe poseer: -. Autonomía: estar en la capacidad de actuar sin la intervención directa de una persona o de otros agentes. Un agente autónomo podría ser el encargado en una subasta de realizar las ofertas con base en el precio de reserva impuesto por el usuario.. -. Habilidad Social: tener la habilidad para interactuar con otros agentes o con el usuario, para solicitar información o para mostrar los resultados obtenidos después de la ejecución de las tareas asignadas a dicho agente. Para poder lograr esto, dicho agente debe establecer un protocolo común de intercambio de información entre ambas partes. Finalmente, los agentes deben tener algún tipo de interfaz para poderse comunicar con el (los) usuario(s). Agentes con esta característica serían los encargados de llevar a cabo el proceso de negociación o búsqueda en un mercado, pues para lograr un acuerdo es necesario que estos interactúen e intercambien información.. -. Reactividad: el agente debe estar en la capacidad de darse cuenta de los cambios que se dan en su ambiente y en función de esto actuar respondiendo de forma adecuada a los cambios producidos en el mismo. Los efectos producidos pueden alterar el estado de su entorno. Por ejemplo, para esta tesis es preciso que el agente de filtrado de información, se de cuenta de la llegada de nueva información con respecto a un usuario y con ésta sea capaz de responder a las tareas asignadas al mismo.. -. Orientación con Objetivos: un agente no solamente debe actuar por cambios detectados en su medio sino que además debe cumplir con los objetivos para los cuales fue diseñado y las tareas que le fueron impartidas. Es por tanto preciso, que un modelo de agentes, sea un proceso auto- motivado, es decir, el agente busca lograr satisfacer un estado interno con una mínima intervención humana, a diferencia de cómo sería en una aplicación convencional, donde el usuario ejecuta una acción y dicha acción es procesada y respondida en un. 5. JENNINGS,N; WOOLDRIDGE, M. Software Agents. IEE Review, p 17-20. 1996. Traducción realizada en el artículo “REVISIÓN: TECNOLOGÍA DE AGENTES DE SOFTWARE”, TOLOSA, GABRIEL HERNAN; BORDIGNON, FERNANDO RAUL ALFREDO. P 302-303. 1999. 6.

(16) ISC-2002-2-1. tiempo dado y así sucesivamente. Un ejemplo de un agente con esta característica sería aquel encargado de seleccionar y clasificar el correo electrónico recibido por el usuario, clasificándolo de acuerdo a unas reglas previamente establecidas.. 2.2. -. Continuidad temporal: un agente se encuentra en un proceso continuo, es decir, a diferencia de un programa convencional que tiene principio y fin, un agente debe ejecutarse hasta que haya alcanzado los objetivos que le fueron establecidos al mismo o bien mientras su ciclo perdure. Esta propiedad, es entonces, aquella que en realidad le da “vida” al agente permitiendo que éste pueda darse cuenta de los cambios en el medio y esté pendiente de nuevas solicitudes. Por tanto es claro, que el ciclo de vida de un agente depende de sus características, de las tareas que realice y del tiempo en el que el agente debe ejecutarse. Para el caso de negociación en una subasta, la vida del agente estaría limitada a la duración de ésta.. -. Movilidad: es la capacidad que tiene un agente de “trasladarse” de un lugar a otro dentro de la red, en busca de recursos que le permitan cumplir con sus objetivos. Se entiende por trasladarse cuando en agente detiene su ejecución, almacena su estado interno y se dirige a otro sitio dentro de la red para luego continuar su ejecución en el nuevo lugar. Por ejemplo, un agente puede ir en búsqueda de una base de datos que se encuentra en cierta máquina, o simplemente se tiene que ejecutar remotamente utilizando otro procesador. Sistemas Multi-Agentes (MAS). En la actualidad la mayoría de las aplicaciones basadas en agentes, utilizan sólo un agente, pero a medida que la tecnología avanza y surgen retos mayores, la necesidad de un sistema con más de un agente se vuelve evidente. Los MAS han sido estudiados principalmente por una rama de la Inteligencia Artificial (AI) denominada Inteligencia Artificial Distribuida que provee los principios para la construcción de sistemas complejos que envuelven múltiples agentes y para la coordinación de diferentes comportamientos de agentes. La AI ha avanzado y en la actualidad se enfrenta a problema cada vez más complejos, reales y de una escala mayor, estos problemas sobrepasan las capacidades de un solo agente, ya que estos están limitados por su conocimiento, por sus recursos computacionales y por el enfoque del problema que este posea, para la solución de estos problemas se emplean dos poderosas herramientas, la modularidad y la abstracción del problema, este enfoque permite a cada agente que compone el sistema utilizar herramientas específicas para resolver una pequeña parte del problema. Un sistema Multi-agente puede ser definido como una red acoplada de entidades que resuelven problemas y resuelven conjuntamente un problema que se encuentra más. 7.

(17) ISC-2002-2-1. allá de las capacidades de una de estas entidades ( Durfee y Leseer 1989 ). Estas entidades las conocemos como "agentes", son autónomos y pueden ser heterogéneos en su naturaleza. 2.2.1. 2.2.2. Características Generales -. Cada agente tiene información o capacidades incompletas para completar una tarea. Este punto consiste en que cada agente no es capaz de tener todo el conocimiento relacionado con el contexto y con las herramientas necesarias para resolver el problema, todo debido a la dimensión y complejidad del mismo.. -. No existe un sistema de control global. El control se encuentra distribuido a través de los diferentes agentes ya que el control lo poseerá el encargado de una tarea en un instante específico de tiempo.. -. La información se encuentra descentralizada, ya que cada agente posee la información necesaria para resolver su correspond iente sub-problema, no existe un agente que posee toda la información relevante para el problema.. -. El sistema es asincrónico, ya que en cualquier momento se pueden tener llamados de/a otros agentes, para delegar tareas que serán desarrolladas en paralelo, o para recibir resultados de tareas específicas.. Agentes Individuales vs. MAS. Ambiente. Agente. Figura 1 Interacción con un solo agente. 8.

(18) ISC-2002-2-1. Los agentes individuales interactúan únicamente con el medio ambiente, y para éste los otros agentes son modelados como parte del medio ambiente.. Ambiente Agente. Agente Figura 2 Interacción con varios agentes. Los MAS modelan a los otros agentes como entidades espaciales y se comunican con ellos no como parte del medio sino como otro agente que es capaz de interactuar. 2.2.3 Utilización de Sistemas Multi-Agentes Los MAS son la solución a una variedad de problemas: Cuando existen organizaciones y cada una posee su propio agente con unos objetivos, conocimiento y arquitectura establecidos, y además existen otras organizaciones que requieren compartir la información de otras para lograr su objetivo individual. En este caso, es necesario diseñar un MAS que sea capaz de comunicarse con otros agentes para compartir la información necesaria para lograr su objetivo. Los MAS también son utilizados en sistemas que no son distribuidos, ya que estos son capaces de aumentar la velocidad en la que se resuelven los problemas, debido a que proveen métodos para el procesamiento en paralelo. Los sistemas que son fácilmente separables en componentes son los que son beneficiados en mayor medida por los MAS. Los MAS son bastante utilizados para volver más robusto al sistema, ya que si es un solo agente, una falla ocasionará que todo el sistema falle, lo que no ocurre con un sistema Multi-agente. Además, un MAS no necesariamente debe ser implementado. 9.

(19) ISC-2002-2-1. sobre múltiples procesadores, es posible implementarlo en diferentes máquinas, haciendo el sistema aún más robusto. La escalabilidad es una cualidad inherente de los MAS ya al estar diseñados por módulos es muy natural añadir un módulo al sistema, aumentado bastante sus capacidades con un mínimo de esfuerzo. 2.2.4. Clases de MAS. Actualmente se ha podido establecer que existen diferentes clases de MAS, que difieren dependiendo de la arquitectura y la funcionalidad deseada en la aplicación, por lo que describiremos las más importantes dentro de las cuales tenemos: MAS Homogéneos no comunicados En este enfoque existen múltiples agentes, los cuales poseen la misma estructura y los mismos objetivos pero se encuentran en una situación diferente dentro del ambiente. Como consecuencia, su respuesta a los impulsos del ambiente será diferente. Existe una aplicación de este tipo de agentes desarrollada por Balch y Arkin, la cual consiste en el estudio del mantenimiento de la formación militar de un grupo de robots. El objetivo de los robots es moverse juntos en formación tales como diamantes o columnas. Los robots periódicamente se dirigen hacia obstáculos, los cuales previene n a uno o más robots moviéndose en línea recta; luego de superar el obstáculo, todos los robots deben moverse en orden para ajustar nuevamente la formación, los agentes de una forma reactiva actualizan sus censores para liberar obstáculo. MAS Heterogéneos no comunicados En este escenario observamos varios agentes, los cuales se pueden diferenciar en su estructura, objetivos y conocimiento del medio, y en consecuencia su respuesta al mundo es diferente, estas diferencias aumentan la potencia del sistema. Existe un modelo cazador / presa en el que cada cazador no conoce la posición de los otros y sus decisiones se basan únicamente en el conocimiento del entorno y de la posición de la presa con respecto a la suya; lo anterior nos lleva a que es posible que este grupo de cazadores nunca logre su objetivo sin importar si sus posiciones iniciales son diferentes e independientes.. 10.

(20) ISC-2002-2-1. MAS Heterogéneos comunicados Este es el enfoque más poderoso de los MAS ya que esta heterogeneidad aumenta el potencial del sistema debido a que es posible que cada agente se encargue de una tarea específica para luego comunicar sus resultados a los demás y así lograr llegar al objetivo común. Stephens y Merx desarrollaron un modelo cazador / presa, en el cual los predadores en cada instante de tiempo pueden estar tratando de capturar diversas presas, cada uno se dirigirá hacia la presa sobre la cual tenga mayores posibilidades de capturarla. Esto se logra actualizando continuamente la posición de la presa y de los demás predadores, con esto es posible obtener la posición más cerrada de captura posible para cada presa. 2.2.5. Formas de interacción. Existen diversas formas en las que los sistemas Multi-agentes pueden funcionar a su interior, esto dependiendo en primer lugar de la metodología que se utilizará para resolver el problema, y en segundo lugar de los recursos, objetivos y conocimiento que maneje cada uno de los agentes que componen el sistema. Teniendo en cuenta estos factores los tipos de interacción se clasifican de la siguiente forma: -. -. -. -. Independencia : cada agente se encarga de llevar a cabo sus objetivos (el mismo) de manera individual, la mejor representación es un sistema en el que participan varios agentes, pero no existe comunicación ni coordinación entre ellos. Colaboración: los agentes poseen objetivos compatibles, recursos suficientes pero capacidades insuficientes. Esto ocurre cuando el agente posee poca información referente al problema y aunque computacionalmente fuera posible, no posee el dominio total del problema y de las formas de solucionarlo, por esto se establece un sistema multi-agente compuesto de agentes colaborativos. Obstrucción: los agentes no poseen objetivos compatibles, los recursos no son suficientes pero las habilidades si lo son. Colaboración coordinada: los agentes poseen objetivos compatibles, los recursos no son suficientes, y las habilidades tampoco. Al igual que en la colaboración mencionada anteriormente la información es insuficiente, pero ahora los recursos, en especial los computacionales no son suficientes, por esto que es necesario que otros agentes con más recursos computacionales, o recursos disponibles en ese momento se encarguen de llevar a cabo ciertas rutinas. Competencia individual: los agentes no poseen objetivos compatibles y los recursos y habilidades son suficientes. Este tipo de sistemas es muy parecido. 11.

(21) ISC-2002-2-1. -. -. -. 2.3. al primero, pero en este cada agente posee sus objetivos definidos y no se cruzan con los de los otros agentes de sistema. Competencia colectiva: los agentes no poseen objetivos compatib les, recursos suficientes pero capacidades insuficientes. Al no poseer capacidades suficientes los agentes necesitan de otros con más conocimiento o información disponible sobre el sistema para completar su tarea específica. Conflicto individual sobre recursos: los agentes no poseen objetivos compatibles, los recursos no son suficientes pero las habilidades si lo son. Los agentes cada uno tratando de lograr su objetivo y al tener recursos insuficientes tratan de acceder a los recursos disponibles de otros, creando así colisiones al tratar de acceder al mismo tiempo el mismo recurso. Conflicto colectivo sobre recursos: los agentes no poseen objetivos compatibles, y los recursos y habilidades son suficientes. Al igual que en el anterior los agentes ahora también deben acceder a los recursos de otros, tanto computacionales como de conocimiento, por esto se vuelve mas complicado el acceso a los recursos y a la información. Arquitectura de un agente. La arquitectura del agente es la parte del sistema encargada de describir la forma como van a ser utilizados los recursos que posee el agente. En general, las arquitecturas poseen diferentes características implicando diferentes propiedades para cada una de éstas. Por ejemplo, algunas utilizan representación uniforme del conocimiento, otras usan representación heterogénea y otras, no tienen una representación explícita. Estas decisiones llevan al soporte de capacidades específicas. La escogencia de características es a menudo hecha siguiendo algunos supuestos metodológicos explícitos, conducidos por el medio y los dominios donde la arquitectura será usada; esta variedad de escenarios son los responsables de la gran variedad de arquitecturas existentes. Para el diseño de la arquitectura del agente es necesario tener en cuenta la sinergia existente con el medio donde va a funcionar. Desde este punto de vista, a continuación se presentan algunas arquitecturas:. 12.

(22) ISC-2002-2-1. 2.3.1. Arquitectura Subsumption. Esta arquitectura es construida por capas y cada una de ellas da al sistema un conjunto de comportamientos previamente definidos. Los niveles superiores están construidos sobre los inferiores de tal forma que se crean comportamientos más complejos. El comportamiento del sistema en su totalidad es el resultado de muchos comportamientos simples que obran recíprocamente. El funcionamiento de las capas es asincrónico. L2 entrada. NIVEL 1. Salida. Censores. L1 entrada. NIVEL 0. Salida. Censores Figura 3 Arquitectura Subsumption. Las capas están constituidas por redes de autómatas aumentados con censores de tiempo los cuales habilitan cambios en el estado después de periodos de tiempo preprogramados. La comunicación de los autómatas se hace por medio de señales, las cuales pueden ser tanto de salida como de entrada. Este tipo de arquitectura dada su facilidad de implantación es muy usada para el acercamiento a sistemas de control de robots. Por medio de esta arquitectura el robot no es controlado por medio de un sistema de razonamiento complejo, en contraste, se utilizan un conjunto de procesos simples. 2.3.2 ATLANTIS 6 La idea con la cual fue desarrollada esta arquitectura fue la de mantener un estado interno en un alto nivel de abstracción, el cual debía ser usado como guía para las acciones a tomar por el sistema y no como control de este. Esta arquitectura fue construida basándose en operadores cuya ejecución consume tiempo despreciable y así ellos mismos no causan cambios en el mundo, si iniciar procesos que eventualmente los generarán. Estos procesos reciben el nombre de actividades y los operadores que los inician o terminan son llamados decisiones. La arquitectura consiste de tres capas: 6. http://ai.eecs.umich.edu/cogarch0/common/arch.html. 13.

(23) ISC-2002-2-1. -. Controlador: lee directamente de los censores y envía comandos reactivos a los efectores basándose en la lectura realizada. Es la parte reactiva del sistema Secuencia: Posee una visión más global de los objetivos del sistema. Este es el encargado de anunciarle al controlador cuándo empezar o parar una acción. Deliberativa : Responde de mantener los modelos del mundo y construir planes. Realiza computaciones de alto nivel para que luego sean utilizadas por la capa de secuencia.. Esta arquitectura permite al desarrollador la creación de colegas (agentes) los cuales definen con ayuda del usuario tareas y reglas, así mismo, esta arquitectura tiene la capacidad de monitorear los diferentes patrones de los usuarios para establecer más reglas, por lo que tiene un gran campo de desarrollo y aplicación en el área de mercadeo. 2.3.3. PRODIGY7. Es una arquitectura modular que almacena el conocimiento de una manera simbólica en forma de predicados lógicos de primer orden (FOPL) la cual es llamada Lenguaje de descripción Prodigy (PDL), con este lenguaje se puede expresar el estado actual del mundo, búsquedas guiadas, deducción acerca de la información adicionada, entre otras. Por lo tanto, todo el conocimiento es declarativo, inesperado y uniformemente representado y con la capacidad de acceso por todos los módulos. Prodigy utiliza un algoritmo de análisis de objetivos llamado Means-Ends, el cual básicamente compara los estados actuales con el objetivo para la toma de decisiones. Junto con esta forma de análisis y el control de reglas le da a Prodigy la característica de enfocarse en el problema planteado y no perder su atención en subproblemas generados en el camino. Este tipo de arquitectura es usado comúnmente para el mapeo de trayectorias y corregimiento de los mismos en tiempo real, por lo que es utilizada en multi- robots y simulaciones de 3d.. 7. Ibid. 14.

(24) ISC-2002-2-1. 2.3.4 YUBARTA 8 Por tanto es importante tener en cuenta ciertas características internas que debe tener un agente para tener la capacidad de responder a sus tareas y objetivos, por consiguiente dentro de la arquitectura, el agente debe contar con una funcionalidad, un control, un conocimiento y una comunicación. Cumpliendo con la siguiente arquitectura: Funcionalidad Control Conocimiento Comunicación. Figura 4 Esquema de un agente. -. -. Funcionalidad: son el conjunto de tareas que el agente va a realizar y que los demás agentes necesitan conocer para que puedan tener una interacción. Control: es el conjunto de objetivos, planes y estrategias que va a desarrollar y tener el agente para poder responder a un conjunto de requerimientos, así como también son los conocimientos mínimos que necesita un agente para poder tener un buen funcionamiento. Los objetivos son la descripción de los posibles estados que el agente en un momento dado tiene o no. Para el caso de un sistema multi-agente se establece la existencia de objetivos en común y objetivos específicos que desarrolla cada agente con el fin de llegar a un resultado final o simplemente para la retro-alimentación del sistema. Los planes y estrategias es el conjunto de acciones que se realizan para resolver un problema o alcanzar un objetivo. Conocimiento: el agente debe estar en la capacidad de saber cómo actuar y cómo hacer las cosas que están ligadas con su rol. Los roles están definidos por el sistema que se está modelando en donde cada agente cumple con las funciones asignadas a dicho rol. De igual manera, el agente debe tener el conocimiento necesario para cumplir sus funciones, las cuales vienen derivadas de cambios en el sistema, de información generada en el mismo o de información proveniente del exterior (ya sea un agente o el usuario). Este conocimiento está almacenado de forma estructurada, de tal manera que cualquier agente puede acceder a él, siempre y cuando dicha información sea relevante para el cumplimiento de sus objetivos. Y finalmente cómo este conocimiento es negociado entre las diferentes partes del sistema.. 8. Rueda Rodríguez Julieta: 1996, MINQUE: Un modelo que soporte el proceso de diseño cooperativo. Capítulo 1.4, página 26.. 15.

(25) ISC-2002-2-1. -. Comunicación: es la capacidad dentro de la arquitectura que tienen los diferentes agentes de poder cooperar, coordinarse y negociar entre sí. Cada agente tiene un lenguaje y un mecanismo de representación del conocimiento, que permite la comunicación entre ellos.. 16.

(26) ISC-2002-2-1. 3 CAPÍTULO 2: APLICACIONES DE AGENTES Dependiendo de la aplicación para la que se necesita un agente, este puede ser clasificado de diferentes formas, teniendo en cuenta sus propiedades. Por lo tanto, se ha propuesto una clasificación de acuerdo a las líneas de investigación y desarrollo de agentes, en la cual se da prioridad a la función principal del agente. Siguiendo la clasificación propuesta por Berney se puede llegar a decir que existen cuatro tipos diferentes de agentes 9 . 3.1. Agentes de interfaz. Un agente de interfaz, es un software que asiste a un usuario cuando éste interactúa con una o más aplicaciones, por lo que podríamos decir que este agente es semiinteligente. Lo bueno de este tipo de agente es que se le puede llegar a delegar tareas aburridas y largas. Son entonces, asistentes personales, que reducen el trabajo cuando hay sobrecarga de información, como podría ser el caso en el filtrado de mensajes de correo electrónico. Este tipo de agentes proveen y suministran ayuda al usuario, debido a que el agente se encuentra en un monitoreo continúo de las acciones realizadas por el usuario con la interfaz. La idea es que el agente puede adaptarse a las necesidades y hábitos de su(s) usuario(s). A su vez, esta clase de agente puede encontrarse subdividido en diferentes tipos, para poder delegar o particionar una asignación en: -. 9. Asistentes: su objetivo, es el de ayudar a la planificación de las tareas diarias del usuario como puede ser el manejo de su agenda personal. Filtros: su tarea, es analizar información según un conjunto de reglas dadas por el usuario, por ejemplo el filtrado de correos electrónicos. Guías: su meta, es el de asistir a los usuarios en el uso de una aplicación. Estos agentes se encargan de monitorear las acciones de los usuarios e intentan sugerir los pasos a seguir para alcanzar un objetivo.. Berney B. Software Agentes – A review. Manchester University. 1996. 17.

(27) ISC-2002-2-1. 3.2. Agentes colaborativos. Los agentes colaborativos forman sistemas multi-agentes (MAS), por lo que existe más de un agente dedicado a satisfacer los diferentes requerimientos de los usuarios. Es por lo tanto, necesario contar con un protocolo de comunicación entre los agentes el cual les permita la cooperación y el intercambio de información entre los mismos. Por lo que, este tipo de agente debe tener un alto grado de autonomía para poder actuar y poder llegar a satisfacer los requerimientos o tareas que le fueron delegados. La construcción de este tipo de agente, fue hecha con el fin de poder repartir y organizar mejor los diferentes requerimientos con los que debe cumplir la aplicación, buscando así que las diferentes tareas no se encuentren centralizadas en un solo agente, para buscar una mayor eficiencia y un tiempo de respuesta menor. Este tipo de arquitecturas cuenta con una mayor confiabilidad debido a la redundancia y una mayor velocidad debido al paralelismo. Las áreas de aplicación de este tipo de agente, son cuando se está frente a la búsqueda de resolución a problemas demasiado grandes, a la interconexión de múltiples sistemas o al manejo de información de fuentes distribuidas. WARREN es un sistema que desarrolla decisiones de manejo de portafolios de inversión, en el cual se encuentran múltiples agentes encargados cada uno de analizar un tipo de “stock” específico, basado en la actualización de las bases de datos correspondientes a su comportamiento. Este sistema se compone de agentes que se encargan individualmente de coordinar tareas, adquirir la información, enviar resultados, generar recomendaciones y analizar la información contrastada con los resultados. Este es un claro ejemplo del gran potencial que poseen los sistemas Multiagentes, ya que un solo agente no sería capaz, de manejar todas estas tareas e información, y tampoco tendría a su disposición los recursos para ejecutarlas. Este es el esquema general del funcionamiento del sistema:. 18.

(28) ISC-2002-2-1. Usuario1. Usuario2. .... Usuario n. Agente administrador de Portafolio. Agente fundamental de análisis. Agente técnico análisis. de. Agente eventos. de. Agente analista de localización. Agente analista de ganancias Corredor de Indicadores de noticias y cotizaciones. Corredor de mercado. Información histórica del mercado. Clasificador de noticias. Corredor de indicadores. REPOSITORIO DE INFORMACIÓN Figura 5 Esquema de funcionamiento del sistema Warren. El esquema de funcionamiento anterior consiste en agentes inteligentes que permiten ayudar a manejar un portafolio financ iero. El sistema une los diferentes datos del mercado, los reportes financieros, los modelos técnicos, los informes de los analistas y los cambios en los precios del portafolio. Diferentes labores son asignadas a diferentes agentes, un agente encuentra y modela el cambio de las acciones de una empresa, otro supervisa las noticias que podrían alterar la rentabilidad del portafolio. Si se produce un cambio, éste es notificado al usuario. Toda la información está disponible en una vía web. El sistema luego integra toda la información, teniendo un agente especializado responsable de cada recurso, y después presentándolo a, o alertándolo para mostrar finalmente los resultados al usuario. 3.3. Agentes móviles. Los agentes móviles son aquellos que tienen la capacidad de navegar a través de la red con el objetivo de interactuar con los hosts externos, recolectando información para luego regresar a su punto de origen donde completarán las tareas que le fueron asignadas al mismo. Este tipo de agente ayuda a proporcionar al usuario, soluciones a cuestiones técnicas y al manejo de recursos computacionales distribuidos. El objetivo de la movilidad del agente es reducir el tráfico innecesario dentro de la red con lo que se pueden reducir los costos de comunicación; lo anterior permite a su vez un mejor aprovechamiento de la red lo cual el usuario ve reflejado como más recursos. 19.

(29) ISC-2002-2-1. disponibles dentro de la red. Un ejemplo de esto puede ser, cuando un usuario desee usar un recurso que es altamente utilizado en el sistema, el usuario delega la función a un agente y la próxima vez que el usuario se conecta, el agente le tiene la información requerida y procesada según el caso. Para soportar dicha movilidad, debe existir una infraestructura de transporte que mueva el código del agente de un lugar a otro además se debe contar con un entorno de ejecución, que le permite al agente poderse ejecutar en cualquier parte de la red computacional. Así mismo, debe definirse para construir un sistema de agente móviles el medio de transporte, ejecución, autenticidad, privacidad y seguridad. Un ejemplo de un producto comercial es Telescript, desarrollado por General Magic, el cual incorpora agentes móviles a un mercado electrónico. Telescript a su vez es un lenguaje de programación orientado a objetos, el cual posee instrucciones como desplazarse (go), que ocasiona que el agente se desplace de un lugar a otro. Un motor es el encargado en cada sitio de aceptar y autenticar agentes emigrantes. Los agentes pueden moverse entre lugares, los cuales están definidos como áreas lógicas asociadas dentro del motor Telescript; este motor puede soportar múltiples lugares y tiene incluido a su vez un sitio llamado lugar de motor. Los lugares de motor están ejecutándose en un contexto mucho mayor, llamado región, el cual sirve como punto de conexión para la red de Telescript. Una región puede consistir de múltiples motores ejecutando múltiples lugares a la vez. Una vez el agente se ha movilizado al nuevo lugar, el motor que maneja el lugar puede permitir o denegar el establecimiento del agente en dicho lugar. Si el acceso es denegado, los agentes pueden ser redirigidos a otro lugar, llamado purgatorio, en donde se les permite vivir por un periodo corto de tiempo en un ambiente limitado. Esto les permite buscar y seleccionar un nuevo destino. Telescript es utilizado por la red AT&T PersonalLink (TM) para comunicaciones móviles y es visto como un mecanismo potencial para los asistentes digitales personales 10 .. 10. http://www.mmrg.ecs.soton.ac.uk/publications/papers/Voyager/papers/chap4.htm. 20.

(30) ISC-2002-2-1. Lugar 1. Lugar 1. Lugar 2. Lugar de motor. Lugar de motor. Motor Telescript. Motor Telescript. DESPLAZARCE Agente Móvil. MOTOR TELESCRIPT. Figura 6 Funcionamiento de Telescript. 3.4. Agentes de recuperación de información. El objetivo fundamental de un agente de recuperación es obtener información por el usuario. El hecho por el cual fue construido este tipo de agente, se debe al crecimiento de Internet, la cantidad de información accesible supera la cantidad de tiempo disponible para analizarla. El problema que se genera entonces, es que es tan amplia la información distribuida que ésta genera desafíos en cuanto a las formas de manejar su complejidad y heterogeneidad, por lo tanto, además del gran volumen de información disponible, el encontrar información realmente útil que necesite el usuario se vuelve una operación muy compleja. La idea del agente es poder diseñar una técnica que permita describir los documentos de forma precisa, creando un índice de alta calidad, con una forma eficaz y eficiente de acceder a él. Por tanto, el agente estaría en la capacidad de asistir a un usuario en la formulación de consultas avanzadas, con base a sus necesidades de información permitiendo acceder e integrar fuentes heterogéneas y manejar diferentes tipos de información. Los agentes de recuperación poseen métodos para permitir el rápido acceso y recuperación de información relevante. Tiene como tarea administrar, manipular y unir información de fuentes distribuidas. Pueden tener mecanismos de búsqueda y navegación flexibles y algoritmos de clasificación poderosos. El objetivo final de este tipo de agente es el de construir un diario personalizado, sabiendo dónde buscar, cómo encontrar lo. 21.

(31) ISC-2002-2-1. buscado y cómo armarlos luego. Los agentes se presentan como una herramienta útil cuando se necesita resolver un problema de sobrecarga de información, debido a que estos pueden realizar estas operaciones y sus funciones con una mayor velocidad que una persona y con una disponibilidad de hasta 24 horas. Internet es un campo ideal para desarrollar agentes de interfaz. En este dominio los usuarios necesitan la ayuda de búsquedas con asistencia inteligente, esto ya que el seguimiento manual de los links nunca previene verse inundado por información irrelevante. LETIZIA es un agente de interfaz autónoma para la navegación en Internet; éste almacena las URLs escogidas por el usuario y lee las páginas con el fin de completar un resumen que puede ser de interés para el usuario, de acuerdo con los tópicos establecidos por este. Para analizar las páginas se utiliza un simple analizador de palabras claves denominado TFIDF (term frequency times inverse document frequency), esto es, si en una página la palabra clave se encuentra bastante, pero en el lenguaje común es rara, la página es una buena candidata a contener información relevante. LETIZIA está activo durante todo el tiempo que el usuario navega, y está analizando el espacio de Internet más cercano a la posición actual, en paralelo con las funciones del usuario. LETIZIA utiliza la misma interfaz de NETSCAPE para desplegar los resultados obtenidos. 11. 11. http://agents.www.media.mit.edu/people/lieber/Lieberary/Letizia/AIA/AIA.html. 22.

(32) ISC-2002-2-1. 4 CAPÍTULO 3: SUBASTAS En los últimos años éstas han tenido gran importancia, pues han sido utilizados para la adjudicación de todo tipo de productos, desde simples artículos de consumo hasta los derechos de explotación petrolera, la asignación del espectro electromagnético y títulos de deuda pública entre otros. 4.1. Generalidades. Existen diferentes definiciones de lo que es una subasta. Una subasta, en términos generales, es un mecanismo económico para la asignación de recursos. Para el desarrollo de este trabajo se utilizará una definición mas precisa de lo que es una subasta; ésta será definida como un mecanismo de mercado con un conjunto de reglas que determinan quién obtiene el bien subastado y a qué precio, basado en las ofertas propuestas por los participantes 12 . El estudio de las subastas tiene una gran importancia tanto práctica como teóricamente. En términos prácticos, el valor de los bienes intercambiados cada año en las subastas se ha venido incrementando en grandes proporciones. En el campo teórico, las subastas juegan un papel sobresaliente en la teoría de intercambios, gracias a que éstas poseen una de las más simples y familiares formas de determinación del precio en ausencia de intermediarios. Además de esto, las subastas son una clara ilustración de juegos de información incompleta debido a que la información que maneja el comprador sólo es conocida por él, quien es el que afecta el comportamiento estratégico del resto de los participantes. El tipo de subastas a analizar será de uno-a-muchos, donde bien pueden existir muchos subastadores y un sólo comprador, o varios compradores y un sólo subastador. Vale la pena mencionar que también existen las subastas de tipo muchosa-muchos, donde existen varios subastadores y varios compradores, pero éstas no han tenido el suficiente tratamiento teórico, por lo que no se prestará atención a la descripción de éstas. 12. BENGIO Samy, BENGIO Yoshua, ROBERT Jacques, BELANGËR Gilles. Stochastic Learning of Strategic Equilibria for Auctions. October 7 1998.. 23.

(33) ISC-2002-2-1. Existen cinco tipos básicos de subastas, las cuales han sido analizadas y utilizadas ampliamente; a continuación se procederá a enunciarlas y a brindar una breve descripción de cómo es su funcionamiento. -. -. -. -. -. Subastas con ofertas ascendentes: también conocidas como abiertas, orales o inglesas. En este tipo de subasta el precio es aumentado sucesivamente hasta que solamente quede un participante, el cual se lleva el objeto subastado. Subastas con precio descendente: Esta subasta funciona de una manera opuesta a la anterior; el subastador empieza con un precio alto para luego disminuirlo en una pequeña cantidad, el primer participante que acepte el precio propuesto por el subastador va a ser quien se quede con el bien. Subasta de primer precio : los participantes envían sus ofertas sin poder ver las de los otros, el bien es otorgado a quien hizo la oferta más alta y éste debe pagar lo ofrecido. Subastas de segundo precio o Vickrey: la dinámica seguida por este tipo de subasta es igual a la de primer precio, la diferencia radica en el pago que el ganador tiene que realizar, pues éste será igual a la segunda mayor oferta. Subasta Holandesa: Este tipo de subasta es utilizado cuando se desea subastar varios artículos a la vez. Los participantes deciden cuántos bienes de los disponibles desean comprar y el precio que está dispuesto a pagar por estos; cuando la subasta es cerrada, el precio que los participantes pagarán es igual a la mínima oferta exitosa. Por ejemplo, supongamos que un subastador tiene diez televisores para vender, el siguiente es un listado de las ofertas recibidas antes del cierre de la subasta: Comprador Juan Pablo Pedro Lucas. Cantidad de artículos 5 4 1 2. Precio dispuesto a pagar por unidad 250.000 235.000 200.000 180.000. Tabla 1 Ejemplo subasta holandesa. Para este ejemplo, la mínima oferta exitosa fue 200.000, así que Juan, Pablo y Pedro tendrán que pagar esta cantidad por cada televisor. La propiedad fundamental de las subastas es la asimetría de la información, esto surge como consecuencia del desconocimiento de información que los participantes tienen sobre sus competidores. Debido a la asimetría de la información en las subastas, surgen dos clasificaciones para éstas, subastas de valor privado y subastas de valor común. En las primeras cada participante conoce cuál es el valor del bien a subastar, pero ésta información sólo es conocida por él; en las segundas, el valor es el mismo para todo el mundo, pero los. 24.

(34) ISC-2002-2-1. participantes tienen diferente información acerca de lo que el bien realmente vale. Una subasta de arte es un ejemplo típico para las subastas de valor privado, pues cada participante tiene una percepción diferente del costo del bien. Por otro lado, la adjudicación de licencias para la extracción de petróleo es un caso típico de las subastas de valor común; el precio del yacimiento está determinado por la cantidad de petróleo presente, del cual, cada firma tiene estimaciones diferentes pero éstas oscilan sobre un valor conocido por todas. 4.2. Formulación matemática de una subasta. En teoría de juegos una subasta pertenece a la familia de juegos de información incompleta o juegos Bayesianos. Una subasta es vista como un mecanismo utilizado por un vendedor para tratar de maximizar su utilidad. Existen diferentes modelos para definir lo que es una subasta en términos matemáticos, unos más generales que otros. Sin embargo, todos los modelos van a estar gobernados por la siguiente definición: Una formulación general de lo que es una subasta está determinada 13 por: I: Conjunto de jugadores participan en la subasta {θi }iI=1 :Tipos de los jugadores 14 p (θ 1 , K,θ I ) : Distribución de la cual provienen los tipos de los jugadores, θ i ∈ Θ i . p (θ − i | θ i ) : Probabilidad condicional acerca de sus oponentes, θ −i ≡ (θ 1 , K, θ i −1 , θ i +1 ,K ,θ I ) , dado su tipo θ i Si : Espacio de estrategias del jugador i U i ( s1 , K, s I ,θ 1 , K,θ I ) : Función de utilidad para el jugador i. El comprador busca un perfil de estrategia s(.) tal que:. s i (θ i )∈ arg max s i,. () , ( ). (. ). ∈ S iΘ i. ∑ ∑ p (θ θi. θ −i. −i. (. ). | θ i )u i s i, , s − i (θ − i ), (θ i , θ − i ). Θi. donde s . , si . ∈ Si como se puede ver a partir de esta relación matemática el jugador i- ésimo selecciona la estrategia que maximiza su utilidad en valor esperado. Esta estrategia es la mejor respuesta que puede dar el jugador ante las estrategias escogidas por los demás jugadores, por lo que a este conjunto de estrategias se les conoce con el nombre de equilibrio bayesiano.. 13 14. Drew Fudenberg, Jean Tirole. Game theory. Cambridge, Mass. London : The MIT Press, 1991. Los tipos de los jugadores están representados por las valoraciones que estos hacen del bien.. 25.