Show simple item record

Sequential Decision Making in Normative Environments

dc.contributor.authorSilva Fagundes, Moser
dc.date.accessioned2013-07-05T09:53:40Z
dc.date.available2013-07-05T09:53:40Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10115/11741
dc.descriptionTesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2012. Director de la Tesis: Sascha Ossowskies
dc.description.abstractNormative multiagent systems are a vibrant field of research that has received much attention in recent years. In particular, a broad variety of norm-aware agent models and architectures have been developed, aimed at implementing the normative reasoning of agents with different levels of autonomy and in different types of environments. However, approaches that allow autonomous agents to generate complex plans in dynamic and non-deterministic normative environments are rare, as they are notoriously difficult to set-up and hard to evaluate in a quantitative manner. This thesis introduces the Normative Markov Decision Processes (NMDPs), an extension of the Markov Decision Processes (MDPs) for modelling norm-aware rational agents acting in normative stochastic environments, as well as two utilitarian models of normative reasoning, pertaining to self-interested and norm-compliant agents. While the self-interested agents prioritize the maximization of utilities over the compliance with norms, the norm-compliant agents prioritize the norm-abiding behaviour over the utility maximization. Combining MDPs with normative agent models revealed a significant synergistic potential. On the one hand, norms help shaping the behaviour of rational normative agents with an MDP-based world model, fostering coordination in a multiagent setting, and achieving computational leverage by pruning the search space for the agents¿ policy construction. On the other hand, MDPs are a principled way for norm-aware agents to model the uncertainty in their environment, and to provide effective general algorithms to determine rational action plans in such a setting. This, in turn, makes it possible to perform quantitative analyses both at agent and at system level. To validate the approach, several experiments were performed in a simulated motion environment, measuring the performance of different populations of agents in relation to specific controlled settings. Furthermore, by means of a case study in the domain of aerospace aftermarkets, the capability of the NMDP approach to model relevant properties of a real-world scenario and to reason about contracts within such a setting has been demonstrated. Los sistemas multiagentes normativos son un vibrante campo de investigación que ha recibido bastante atención en los recientes años. En particular, una amplia variedad de modelos normativos de agente fueron desarrollados con la intención de implementar razonamientos normativos en agentes con diferentes niveles de autonomía en diferentes tipos de entorno. Todavía, propuestas que permitan que agentes autónomos generen planos complejos en entornos dinámicos y no deterministas son raras, una vez que ellos son notablemente difíciles de estructurar y evaluar en términos cuantitativos. La presente tesis introduce los Normative Markov Decision Processes (NMDPs), una extensión de los Markov Decision Processes (MDPs) para modelar agentes racionales normativos operando en entornos estocásticos regulados por normas, bien como dos modelos de raciocinio normativo utilitario, perteneciendo a agentes egoístas (selfinterested) y agentes que siempre cumplen las normas (norm-compliant). Mientras los agentes self-interested priorizan el incremento de la utilidad, los agentes normcompliant priorizan el comportamiento normativo. La combinación de MDPs con modelos normativos de agente ha revelado un significante potencial sinérgico entre esas dos áreas de investigación. Por un lado, las normas nos permiten moldear el comportamiento de los agentes racionales basados en MDPs, impulsar la cooperación en un ámbito multiagente, y acotar el espacio de búsqueda en la construcción de los planes con la intención de reducir el tiempo necesario para computar un plan óptimo. Por otro lado, los MDPs facilitan la representación de conocimiento incierto y el desarrollo de algoritmos generales efectivos para determinar planos de acción en entornos no deterministas. Eso, en contrapartida, hace posible las evaluaciones cuantitativas, tanto de los agentes como del sistema. Para validar nuestra abordaje, hemos realizado varios experimentos en un entorno de movilidad simulado, en el cual hemos medido el desempeño de diferentes poblaciones de agentes en relación a determinados parámetros controlados. Además, por medio de un estudio de caso en un dominio de mercados secundarios aeroespaciales, hemos demostrado la aptitud de los NMDPs para modelar propiedades relevantes de un escenario del mundo real y razonar sobre contratos.es
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carloses
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectInformáticaes
dc.subjectArquitectura y Tecnología de la Computadoraes
dc.titleSequential Decision Making in Normative Environmentses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subject.unesco3304.06 Arquitectura de Ordenadoreses
dc.description.departamentoArquitectura de Computadores y Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 EspañaExcept where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España