Un nuevo algoritmo mejora el rendimiento de ‘consenso’ en sistemas multiagente

Los investigadores han ideado una mejor “topología” de red dentro de los sistemas distribuidos de múltiples agentes para mejorar la velocidad a la que sus nodos convergen en un acuerdo con respecto a un valor de datos único necesario durante el cálculo. La técnica, ideada por investigadores de la Universidad Tecnológica de Sharif en Teherán, se describe en la edición de septiembre de 2021 de la IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica.

Dentro de las ciencias de la computación, la investigación en sistemas multiagente ha recibido mucha atención en los últimos años, con usos tan variados como comunicaciones inalámbricas, gestión de la cadena de suministro, bitcoin e incluso el uso de enjambres de drones por parte de los militares. Un sistema de agentes múltiples se define como una red descentralizada de agentes de software que trabajan juntos para resolver problemas. Para una variedad de problemas, puede ser difícil o incluso imposible que un solo actor o sistema centralizado lo resuelva, pero las soluciones se pueden encontrar mediante un sistema descentralizado de múltiples nodos o agentes.

Uno de los principales desafíos que enfrenta el campo implica el desarrollo de estrategias para que una red distribuida de este tipo coordine el acuerdo entre los nodos sobre un valor de datos único que se necesita durante el cálculo. Tal acuerdo se describe como “consenso”. El consenso en el ámbito de la informática es diferente del consenso en el mundo humano: implica converger en un solo valor por los nodos de la red, al igual que un grupo de amigos que se ponen de acuerdo sobre a qué restaurante ir.

Una dificultad clave es desarrollar estrategias de consenso que aún puedan garantizar la confiabilidad general en sistemas distribuidos de múltiples agentes frente a fallas o fallas en uno o más de los nodos de la red. El consenso debe ser tolerante a las fallas.

Sin embargo, a diferencia de los amigos que eligen en qué restaurante comer, el problema del consenso distribuido entre los nodos no es fácil. En un proceso de búsqueda de consenso, los agentes de una red determinada intentan ponerse de acuerdo en cierta cantidad comunicando lo que saben a sus agentes vecinos. Pero, ¿cómo identifican un nodo defectuoso? ¿Otro nodo que identifica el nodo defectuoso es realmente el defectuoso? Para empeorar las cosas, cuanto mayor sea el número de nodos, mayor será la complejidad de lograr el consenso.

Para hacer frente al problema del consenso distribuido, se han desarrollado varias soluciones algorítmicas, como tomar una mayoría de 2/3 de los nodos en cuanto a lo que creen que es el valor de datos correcto.

Estos diversos algoritmos de consenso aún pueden enfrentar desafíos con respecto a su desempeño. Uno podría ser más robusto que otro en el caso de falla del nodo. Otro podría ser más débil en eso, pero responder mejor a ataques maliciosos externos. Los investigadores de la Universidad Tecnológica de Sharif se centraron en mejorar la velocidad a la que los nodos del sistema de agentes múltiples convergen en el consenso.

En general, cuanto más fuertes sean las conexiones entre los nodos de una red, más mejorada será la tasa de convergencia. Sin embargo, promover dicha comunicación entre estos agentes impone costos adicionales como el consumo de energía. En algunos sistemas de múltiples agentes del mundo real, las baterías que alimentan a los agentes tienen una capacidad muy baja y no se pueden recargar o reemplazar convenientemente. Como resultado, la reducción del consumo de energía para extender la vida útil de la batería de los agentes se ha convertido en un tema crítico en estas redes.

“Pero en lugar de centrarnos en la batería de una red determinada, pensamos que podríamos diseñar una mejor topología de red, o cómo se ensambla la red, para una batería determinada”, dice Mohammad Saleh Tavazoei, ingeniero eléctrico y autor correspondiente. Actualmente es profesor titular en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de Sharif.

La principal ventaja de su marco para una topología de red optimizada es que reduce las comunicaciones necesarias entre los agentes en el sistema al tiempo que permite una tasa de convergencia sobre el consenso que se puede ajustar hacia arriba y hacia abajo, según los requisitos.

En el futuro, los investigadores esperan extender su trabajo para equilibrar la tasa de convergencia y los requisitos de comunicación a sistemas de múltiples agentes que tienen agentes heterogéneos en su arquitectura.