Comparación de mecanismos de incentivos en sistemas par a par Público Deposited
Los sistemas distribuidos par a par (P2P, peer-to-peer en inglés es) son utilizados para una diversidad de fines, tales como: comunicación y colaboración cómputo distribuido, servicios de Internet, distribución de contenido y almacenamiento de información entre otros, además de estar constituidos por nodos que comparten sus recursos para el buen funcionamiento del sistema. Estos recursos pueden ir desde espacio de almacenamiento, ancho de banda, proce- samiento de datos, etc. Una característica importante de los nodos es que son autónomos, es decir, tienen la libertad de decidir que, cuándo y cuánto cooperar con el sistema. Esta autonomía tiene un impacto directo en la disponibilidad de los servicios y recursos que el sistema P2P ofrece a sus usuarios (otros nodos) ya que existe la posibilidad de que los nodos se comporten de manera egoísta y busquen obtener beneficios sin aportar recursos al sistema, poniendo en riesgo la disponibilidad. Debido a lo anterior, se han propuesto mecanismos para incentivar la cooperación de los nodos. Los incentivos están basados en pagos monetarios, reciprocidad o reputación. Dentro de los mecanismos de incentivos basados en reputación se encuentra un subconjunto que aplica la Teoría de Juegos para analizar el comportamiento de los nodos. La teoría de juegos permite estudiar la situación estratégica de los nodos (cooperar, no cooperar) bajo la hipótesis de que siempre actúan racionalmente y, en consecuencia, buscan el máximo beneficio. En un sistema par a par, los nodos no siempre son racionales y además su comportamiento puede cambiar conforme pasa el tiempo. Para estudiar la evolución del comportamiento de individuos en una población, se utilizan técnicas de cómputo evolutivo. En este trabajo de investigación hacemos uso de la teoría de juegos para modelar la situación estratégica de los nodos de un sistema P2P. Definimos un juego llamado Juego de Duplicación, donde los pares deben decidir si almacenan o no un documento que solicita ser guardado en el sistema. Si no hay suficientes candidatos para almacenar, el documento se pierde pero si los hay el documento permanece y el sistema gana valor. Enseguida se diseñaron dos mecanismos de incentivos: en el primero se les paga a los nodos cuando cooperan con el sistema y se les cobra cuando consumen mientras que, en el segundo, se evalúa el comportamiento de los nodos en función de su actitud (cooperativa o no), permitiéndoles consumir en consecuencia. Posteriormente aplicamos algoritmos genéticos para observar cómo evoluciona el comportamiento de los nodos cuando se les somete a los mecanismos propuestos. Finalmente realizamos un conjunto de simulaciones que nos permitieron ver a que mecanismo tiene mayor éxito motivando la cooperación de los nodos y analizamos la composición de las poblaciones finales, considerando tanto las estrategias de los nodos que las componen (comportamiento programado) como la ejecución de esas estrategias durante el experimento (comportamiento exhibido).
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