Modelo de negociación multilateral basada en argumentación

La negociación automática se presenta como una forma de interacción entre agentes autónomos con deseos de cooperar y alcanzar acuerdos para poder cumplir sus objetivos o para aumentar sus utilidades. En las ciencias de la computación la negociación automática se suele estudiar desde distintos enfoques y en diversos escenarios. Este trabajo hace un aporte a la negociación automática basada en argumentación en entornos multilaterales presentando un modelo de negociación sobre un escenario compuesto por múltiples agentes bilaterales al que se incorpora un agente especial denominado mediador. Estos agentes bilaterales, que son colaborativos y honestos, no pueden cumplir con sus objetivos por no contar con los recursos necesarios, por lo que deben negociar un intercambio de recursos que les permita conseguir lo necesario para alcanzar su objetivo. Estos agentes pueden tener conocimiento incompleto o incorrecto acerca del entorno de negociación. Al ser bilaterales, los agentes no pueden negociar simultáneamente con más de una contra-parte imposibilitando una negociación multilateral, por consiguiente se introduce en el entorno multiagente al agente mediador cuyo rol es el de ser la contra-parte de todos los agentes bilaterales que participan en la negociación. En este trabajo, se introduce el modelo multilateral junto a una primera versión del agentemediador. Luego se presenta una segunda versión de agente mediador que incorpora un motor de inferencia. Ambas versiones utilizan revisión de creencias para actualizar su estado mental. Se realizan simulaciones para comparar las dos versiones, resultando ser la segunda versión con la que se logra mayor cantidad de acuerdos pero a un costo computacional mayor.