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《網(wǎng)絡(luò)與聲譽(yù)信任機(jī)制的移動(dòng)多Agent系統(tǒng)信任模型_彭澤.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、第29卷第8期計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件Vol.29No．82012年8月ComputerApplicationsandSoftwareAug．2012基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與聲譽(yù)信任機(jī)制的移動(dòng)多Agent系統(tǒng)信任模型彭澤洲(上海交通大學(xué)軟件學(xué)院上海200240)摘要基于信任機(jī)制的移動(dòng)多Agent系統(tǒng)中，代理Agent一般通過(guò)直接信譽(yù)值和推薦信譽(yù)值來(lái)判斷對(duì)于另一個(gè)Agent的信任程度。由于系統(tǒng)相對(duì)巨大，直接信譽(yù)值通常難以獲得，判斷的正確性很大程度上依賴于推薦信譽(yù)值的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)對(duì)整個(gè)多Agent系統(tǒng)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的挖掘，用以得到與代
2、理Agent存在潛在社會(huì)關(guān)系的一組Agent。對(duì)這組Agent提供的推薦信息充分信任，并優(yōu)先使用這些Agent提供的信息進(jìn)行推薦信譽(yù)值的計(jì)算。最后通過(guò)雙方直接交易的多寡判斷綜合信任值中直接信譽(yù)值與推薦信譽(yù)值的權(quán)重。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性。關(guān)鍵詞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)多Agent系統(tǒng)信任模型中圖分類號(hào)TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼AAMOBILEMULTI-AGENTSYSTEMTRUSTMODELBASEDONSOCIALNETWORKANDREPUTATIONTRUSTMECHANISMPengZezhou(SchoolofSoftwa
3、reEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)AbstractIntrustmechanism-basedmobilemulti-Agentsystem，proxyAgentusuallyjudgesthetrustdegreeofanotherAgentbythevaluesofdirectreputationandrecommendedreputation．Becauseoftherelativelargeofthesystem，dire
4、ctreputationisoftendifficulttoobtain，sothecorrectnessofthejudgmentdependsontoagreatextenttheaccuracyandreliabilityoftherecommendedreputation．Inthepaper，byminingthewholesocialnetworkforentiremulti-Agentsystem，agroupofAgentwhichhavepotentialcommunityrelationshipwi
5、ththeproxyAgentisgotten．Therecommendationinformationprovidedbythisgroupisthoroughlytrusted，andtheinformationofferedbytheseAgentsisemployedinpriortocalculatetherecommendedreputationvalue．Atlast，theweightofthevaluesofdirectreputationandrecommendedreputationincompo
6、sitetrustvaluearecalculatedthroughtheamountofdirecttransactionbetweenbothsides．Thevalidityofthemodelhasbeenverifiedbytheexperiment．KeywordsSocialnetworkMulti-agentsystemTrustmodel考慮其他因素得到綜合信譽(yù)值。以綜合信任值來(lái)判斷Agent之0引言間的信任程度。比較典型的模型為文獻(xiàn)［4，5］等。文獻(xiàn)［6］介紹一種利用證據(jù)理論(D-Stheory)進(jìn)
7、行建模，而具體的信任評(píng)估社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是由一些個(gè)人或組織以及它們之間的聯(lián)系所構(gòu)成則利用概率加權(quán)平均的方法。這種模型最大的不足在于簡(jiǎn)單地［1］的集合，這種關(guān)系可能是同事、朋友、親屬等各種關(guān)系。社會(huì)采用了算術(shù)平均來(lái)獲得推薦信譽(yù)值，沒(méi)考慮到信任的動(dòng)態(tài)性。網(wǎng)絡(luò)對(duì)于虛擬網(wǎng)絡(luò)最大的意義在于成員間的信息交流。如何在文獻(xiàn)［7］則利用Bayesian網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于概率的信任模虛擬網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)潛在的社區(qū)結(jié)構(gòu)，近年來(lái)的研究取得了長(zhǎng)足的型，該方法的優(yōu)點(diǎn)在于Bayesian理論天然的動(dòng)態(tài)性，也有良好的進(jìn)步。文獻(xiàn)［2］提出的G-N算法是具有代表性的優(yōu)
8、秀算法之適應(yīng)性;不足則在于運(yùn)算過(guò)于復(fù)雜，特別是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模比較大時(shí)可一。該算法是一種基于去邊的方法，認(rèn)為社區(qū)之間較少的邊的擴(kuò)展性較低。鏈接是社區(qū)間的通信瓶頸，因此這些邊具有很高的通信量，找到在基于信譽(yù)機(jī)制的信任模型中，由于移動(dòng)多Agent系統(tǒng)相這些邊并去掉它們，將得到網(wǎng)絡(luò)最自然的分解。文獻(xiàn)［3］提出對(duì)巨大，兩個(gè)Agent之間通常難以發(fā)
