Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2549| Análisis experimental de estrategias de juego en la competencia del agente negociante TAC SCM Experimental analysis of game strategies in the trading agent competition TAC SCM | |
| Argelia Ronquillo Méndez | |
| Carlos Alberto Brizuela Rodríguez | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Manejo de cadenas de suministro, Estrategías de juego, Redes bayesianas | |
| El manejo de las cadenas de suministros es un problema de gran interés para la comunidad científica, pues representa un reto de gran relevancia y alto grado de dificultad. Se enfrenta el problema con agentes racionales que son capaces de responder a los cambios de su entorno de manera autónoma. Cada agente cuenta con estrategias específicas para alcanzar su objetivo. Dicho objetivo se puede resumir como: determinar a qué clientes vender, a qué proveedores comprar y cómo calendarizar el ensamble de los productos. TAC SCM es una competencia de agentes negociantes creada para analizar el desempeño de estas estrategias en el escenario de una cadena de suministros. La idea principal es determinar el conjunto de acciones que el agente debe tomar de tal modo que maximice su probabilidad de éxito. Sin embargo, lograr este objetivo tiene un alto grado de complejidad. Una forma de abordar el problema es estudiando componentes de cada estrategia y no la estrategia completa. Siguiendo esta idea nos hemos enfocado a analizar el efecto de usar un predictor sobre el desempeño del agente. Aunque se pueden predecir varios eventos, nos hemos concentrado en predecir los niveles en la demanda del cliente. Para estudiar los efectos de la predicción, primero se realizó un análisis de distintos agentes que compiten en este escenario y se eligió un conjunto de criterios sobre los cuales trabajar con base en lo observado. En segundo lugar se diseñó un agente para competir en el escenario con el propósito de poder observar el efecto de la predicción en su desempeño. Este agente está compuesto por estrategias sencillas para interactuar con el escenario y una red bayesiana que predirá la demanda del cliente. A través de los resultados obtenidos podemos ver que la predicción por sí sola no es garantía de mejor desempeño y que son varios los factores a tener en cuenta cuando se usan predictores. Supply chain management is a challenging and very complex problem that has attracted the attention of the scientific community in the last decade. The problem is tackled with rational agents that are capable of responding autonomously to changes in its environment. Each agent has specific strategies to achieve its goals. These goals can be briefly stated as: i) decide the set of customer to whom we are going to make offers, ii) decide from which suppliers to buy the product’s parts, and iii) given the set of products to assemble, decide the production schedule. TAC SCM is a trading agent competition that was created to analize the performance of agents’ strategies on the supply chain management scenario. The main idea of this competition is to determine the set of actions that the agent must take such that it maximizes its success probability. However, achieving this goal has a high level of complexity. A way to face the problem is to study the strategy’s components and not the full strategy. Following this idea, we focus on analyzing the effect of using predictors on the agent’s performance. Although we can predict several events, we concentrate on the prediction of the customer demand levels. To aim our goal, we first analyze diferent agents that compete on the TAC SCM scenario and we define a set of performance criteria to work with. Then, we design an agent to compete in the scenario in order to analyze the prediction’s effects on the agent’s performance. The proposed agent has simple strategies to interact with the scenario and a Bayesian network to predict the customer’s demand. Through the obtained results we can see that the prediction alone is not enough to guarantee a good performance of the agent and we must consider many factors when using prediction to improve the agent’s performance. | |
| CICESE | |
| 2008 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Ronquillo Méndez, A.2008.Análisis experimental de estrategias de juego en la competencia del agente negociante TAC SCM.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.135 pp. | |
| TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
Cargar archivos:
| Fichero | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|
| 178161.pdf | 28.14 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |