På grund av integriteten, agenter kanske inte vill avslöja information som kan vara till nytta i problemlösning. Som ett resultat av detta finns det potentiellt viktiga kompromisser mellan att upprätthålla integritet och förbättra sökeffektiviteten i dessa situationer. I detta arbete visar vi hur kvantitativa bedömningar av integritetsförlust kan göras inom ramen för distribuerad begränsning tillfredsställelse. Vi visar också hur agenter kan göra slutsatser om andra agenters problem eller subproblem från kommunikation som inte innehåller någon explicit privat information. Detta kan göras med hjälp av begränsningsbaserat resonemang i en ram bestående av en vanlig CSP, som bara delvis är känd, och ett system av "skugg CSPs" som representerar olika former av posibilistisk kunskap. Denna typ av resonemang i kombination med båge konsistens bearbetning kan påskynda sökningen under villkor av begränsad kommunikation, samtidigt som potentiellt undergräva integritet. Dessa effekter visas i ett förenklat möte schemaläggning problem där agenter föreslå möten som överensstämmer med deras befintliga scheman samtidigt svara på andra förslag genom att acceptera eller avvisa dem. I denna situation visar vi några av de villkor under vilka integritet/effektivitet kompromisser uppstår, samt komplikationer som uppstår när agenter kan resonera effektivt under förhållanden av partiell okunnighet.
I en variant av mötet schemaläggning problem Wallace & Freuder REF kräver agenter att godkänna eventuella genomförbara förslag.
Constraint-based reasoning and privacy/efficiency tradeoffs in multi-agent problem solving
{'venue': 'Artificial. Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}