Los sistemas multiagente abiertos se caracterizan por estar diseñados con un objetivo global y compuestos por una población de agentes autónomos y heterogéneos, tanto en sus preferencias, como en su comportamiento. Teniendo en cuenta estas características, el principal problema que debemos afrontar a la hora de su diseño, se centra en cómo asegurar que el comportamiento de la población es acorde a las preferencias del sistema. La solución comúnmente adoptada se basa en dotar el sistema con un modelo organizativo, compuesto por conceptos tales como roles, normas, protocolos, etc. Entre todos estos conceptos destacan los denominados sistemas nominativos, típicamente compuestos por, un conjunto de normas, encargadas de establecer el conjunto de acciones válidas en cada estado del sistema y, una base de sanciones, cuyo objetivo se centra en forzar el cumplimiento de las normas. Sin embargo, debido a la propia naturaleza de los sistemas mulltiagente abiertos, la dificultad a la hora de elegir un conjunto de normas efectivas para un dominio complejo y dinámico o, la complejidad para diseñar sanciones efectivas para una población, a priori, desconocida. Con el objetivo de abordar este tipo de limitaciones, en este trabajo llevarnos a cabo un análisis sobre las distintas alternativas para influir en el comportamiento de un tipo particular de agente, denominado agente racional guiado por la utilidad. Como resultado a de dicho análisis, presentamos un marco teórico basado en un conjunto de mecanismos organizativos, representando cada uno de ellos las diferentes alternativas identificadas a las hora de influir en la toma de decisión de estos agentes. En concreto, distinguimos tres tipos de mecanismos: informativos, incentivos y coactivos. En particular, en este trabajo proponemos dos mecanismos incentivos encargados de mejorar la regulación de los sistemas multiagente abiertos y cuyos objetivos, respectivamente, son: 1-realizar una adaptación individualizada y contextualizada de las sanciones de un sistema normativo y; 2-aprender qué acciones deberían realizar los agentes en cada estado del sistema y definir qué incentivos son efectivos para inducirles a realizarlas.
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