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Descripción
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| Las redes de pares (peer-to-peer) formadas por elementos heterogéneos a menudo dependen de recursos que son limitados (en términos de energía, ancho de banda, tiempo de comunicación, etc.). Debido a esto, y con el objetivo de cuidar esos recursos, los componentes de la red tienen que comportarse necesariamente en forma inteligente para hacer un uso eficiente, si no óptimo, de los mismos. Además, dichos componentes deben ser capaces de coordinar sus acciones con el objetivo de alcanzar sus metas en presencia de datos que pueden ser vagos (por ejemplo, por estar expresados con expresiones ambiguas o imprecisas, por ejemplo ?temperatura alta?) o inciertos (datos con cierto error: como en el caso de error de medición), respetando su autonomía. En la investigación en el campo de las redes peer-to-peer poco se han estudiado los efectos de la mejora de la calidad de la información en el funcionamiento de la red, en especial si los recursos son limitados. En este trabajo se describe un modelo de sistema multi-agente que realiza fusión de la información y que se basa en pares (peers) colaborativos para mejorar la calidad de la información manejada por los agentes. El modelo se basa en una estrategia consistente en: a) consultar a los peers que han tenido históricamente mejor comportamiento para un agente consultante y un tipo de información dados; y b) si la calidad de la información a responder es menor que la del consultante, contestar sólo algunas veces, con una probabilidad que va decreciendo en el tiempo, en un efecto similar al del recocido simulado donde el sistema puede pasar a un estado de mayor energía con una probabilidad no nula que va decreciendo. El modelo propuesto se apoya además en una métrica definida ad hoc para la calidad de la información. Dicha métrica incorpora varias dimensiones que generalmente son ignoradas en la literatura, tales como la cantidad de respuestas recibidas a una consulta, la vaguedad de la información devuelta, la cantidad de peers consultados, etc. Se demuestra que el sistema resultante posee características de autoorganización que permiten que se formen estructuras holónicas de manera efectiva (esto es, que la probabilidad de que no se formen dichas estructuras tiende a cero al crecer el número de agentes). Se presentan además tres casos de estudio: uno asociado a la tipificación de sitios web como de phishing a partir de sus características, otro relativo a la determinación del nivel diario de ozono presente en la atmósfera y el tercero sobre la se lección de un automóvil en base a sus características (precio, confort, etc.). Los tres casos de estudio, dadas sus características, son de alguna forma complementarios. Se reportan los experimentos realizados sobre una implementación simulada del modelo, habiéndose realizado las pruebas suficientes como para que las conclusiones sean estadísticamente válidas. Los resultados muestran que el modelo propuesto permite tener mejor rendimiento (medido como cantidad de time-outs, cantidad de mensajes necesarios para obtener una respuesta de cierta calidad, etc.) que si se usara una red peer-to-peer plana (es decir, sin la inteligencia propia del modelo propuesto) cuando los recursos (mensajes, energía, etc.) son limitados. Finalmente, se presenta un ejemplo en el que se muestran paso a paso las estructuras holónicas que se forman al aplicar el modelo propuesto a la toma de decisiones asociada a la compra de un vehículo. Un sistema de este tipo tiene un amplio espectro de dominios de aplicación, desde sistemas de recomendación móviles a aplicaciones para la toma de decisiones donde se busca alcanzar una meta común en entornos críticos con escasez de recursos o peers que pueden dejar de contestar en cualquier momento. ----------ABSTRACT---------- Peer-based networks (peer-to-peer) formed by heterogeneous elements often depend on limited resources (power, communication bands, communications time, etc.). Due to this the networks components have to behave in | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Sobresaliente cum laude |
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Fecha
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07/03/2019 |