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Resumen:
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[ES] Actualmente, en el ámbito de las negociaciones entre entidades es importante reseñar que se está produciendo un cambio sustancial, puesto que se está evolucionando hacia un entorno virtual y automatizado. No sólo eso, ...[+]
[ES] Actualmente, en el ámbito de las negociaciones entre entidades es importante reseñar que se está produciendo un cambio sustancial, puesto que se está evolucionando hacia un entorno virtual y automatizado. No sólo eso, sino que, además, existe una creciente demanda de herramientas para la simulación de mercado. Es, por tanto, que los sistemas multi-agente están convirtiéndose en un instrumento imprescindible dentro de este sector, sobre todo en el mercado eléctrico, financiero y de comercio electrónico. La función de esta tecnología es ayudar en el diseño de los diferentes agentes de negociación, así como estudiar de qué manera diferentes estrategias pueden alterar el resultado final. Asimismo, simulan verazmente escenarios de negociación de la vida real. Esto permite probar diferentes comportamiento y estrategias con el fin de obtener un mayor conocimiento y una mejor compresión de los resultados alcanzados.
A lo largo de los últimos años, el estado del arte de los modelos de simulación de mercado ha evolucionado de métodos conductuales periódicos a modelos basados en redes neuronales artificiales y aprendizaje por refuerzo. Hasta la fecha, el grueso de la investigación en esta área se ha centrado en el diseño de protocolos de negociación. Sin embargo, en los últimos años, los estudios han mostrado un interés creciente en la creación de plataformas de simulación genéricas. Aun así, a día de hoy, no se han encontrado publicaciones relacionadas con frameworks para la simulación genérica de mercados virtuales.
Una de las mejores herramientas para estudiar los mercados virtuales son las plataformas de simulación genéricas. Tal y como se expuso previamente, la demanda de herramientas de simulación de mercado está en aumento. Sin embargo, hasta hace poco, en la totalidad de las investigaciones realizadas se han utilizado simuladores hechos a medida. Cabe destacar que se trata de solución ineficiente y, por este motivo, es importante reseñar que utilizar una herramienta genérica parametrizable sería una alternativa a tener en cuenta, ya que reduciría tanto el tiempo de desarrollo como el coste. Además, las herramientas de tipo sandbox han demostrado que eliminar restricciones permite realizar una experimentación más original, los cuales no podrían obtenerse de recreaciones de mercado restringidas. Es por ello, que desarrollar una aplicación accesible para simulaciones genéricas de mercados virtuales sería una contribución notable dentro de este ámbito. Aparte de ello, resulta importante tener en cuenta que los simuladores poseen herramientas poco eficientes para visualizar interacciones entre agentes. Una prueba de ello es que la mayoría de los frameworks muestran la comunicación entre agentes a través de registros log. Por este motivo, sería interesante explorar opciones más accesibles.
Por tanto, este trabajo propone una solución novedosa en esta área de aplicación, ya que su principal objetivo es desarrollar un simulador de mercado virtual genérico utilizando sistemas multi-agente. Además, se pretende crear una herramienta de visualización del sistema. Por las razones expuestas en el párrafo anterior, la finalidad de este estudio no es diseñar protocolos de actuación óptimos, sino permitir a los investigadores parametrizar un entorno según sus necesidades, independientemente del tipo de mercado estudiado. Con este fin, se ha diseñado una herramienta basada en SPADE, que es una plataforma de código abierto para la simulación multi-agente. Las características principales de este simulador se exponen a continuación: (1) un proceso de negociación dividido en dos etapas (una negociación bilateral seguida de una subasta), (2) un comportamiento de negociación personalizable, (3) restricciones opcionales sobre el número máximo de artículos intercambiados y (4) un visualizador web que muestra las interacciones y los resultados de las negociaciones.
En este sentido, se pone en práctica este modelo a través de un estudio re
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[EN] Nowadays, negotiations between entities are undergoing a substantial change, as it is rapidly transitioning into a virtual and automated environment. On top of that, there is an increasing demand for market simulation ...[+]
[EN] Nowadays, negotiations between entities are undergoing a substantial change, as it is rapidly transitioning into a virtual and automated environment. On top of that, there is an increasing demand for market simulation tools. Therefore, multi-agent technologies are becoming essential in different types of market simulations, specially in electricity, financial and e-commerce markets. These technologies are used to assist the design of negotiating agents and how different strategies affect the results obtained. They allow faithful simulations of real-life negotiation scenarios. This, which enables to carry out experimentation with different behaviors and strategies in order to obtain deeper insights and a better understanding of the results.
State-of-the-art market simulation models have evolved over the last few years. These have progressed from periodic behavioral methods to neural-based models using artificial neural networks and reinforcement learning. To date, the vast majority of the research in this area has focused on the design of negotiation protocols. However, lately, studies have shifted their interest to the creation of generic simulation frameworks. Despite this, there is no published research related to generic virtual market simulations.
Generic simulation frameworks are one of the best tools to study virtual markets. As stated previously, there is also an increasing demand for market simulation tools. However, until recently, tailored simulators have been used for almost every research study. This ultimately is an inefficient solution. Alternatively, using a parameterizable generic tool will reduce financial costs and development time. Moreover, sandbox like tools have shown that eliminating restrictions allows a better experimentation to reach deeper insights, which cannot be obtained in regular restrained market re-creations. Therefore, exploring the development of an accessible application for generic virtual market simulations would be a remarkable contribution to this area. On top of that, simulators have poor visualization tools to analyze agent interaction. Proof of this is that nearly all frameworks show agent communication via log registers. That is why it would be interesting to explore friendlier tools for this matter.
Therefore, this work provides a novel solution in this application area, as its main aim is to develop a generic virtual market simulator using multi-agent systems. In addition, a visualization tool is created for the system. For the reasons stated above, this study does not aim to design optimal interaction protocols but to create the first milestone that allows researchers to parametrize an environment to their needs regardless of the type of market studied. To this end, our tool is based on SPADE, an open-source platform for multi-agent simulation. Hence, the simulator's main features consist of: (1) a 2-step negotiation process (an initial bilateral negotiation followed up by an auction), (2) a customizable negotiation behavior, (3) optional restrictions over the maximum number of exchanged items and (4) a web visualizer showing the interactions and results of the negotiations.
Furthermore, this work is evaluated with a real-life case study provided by the Institute of Energy Engineering of the Universitat Politècnica de València. This group defined several case scenarios in an electricity market in order to examine the emergent behavior in the different simulations. Finally, results show that this model can be considered the starting point for the successful development of a more complex system to study the behavior in virtual markets.
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