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《多agent系統(tǒng)中信任和信譽(yù)模型的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中文摘要摘要：Agent和多Agent系統(tǒng)是人工智能和計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中重要的研究方向。信任的概念來自于人類社會，是人類解決復(fù)雜問題的有效機(jī)制之一，受到多個研究領(lǐng)域的關(guān)注。將信任機(jī)制引入到多Agent系統(tǒng)的合作求解中，幫助Agent解決交互對象的選擇問題，是一個很有意義的研究課題，也具有一定的應(yīng)用價值。Agent是計算世界中交互實體的抽象，多Agent系統(tǒng)中信任的研究應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起發(fā)現(xiàn)計算實體之間信任的一般規(guī)律的任務(wù)，應(yīng)該注重建立分布的Agent自主進(jìn)行信任評價的一般模型。本論文研究了多Agent系統(tǒng)中信任和信譽(yù)模型中存在的
2、推薦信息不準(zhǔn)確、異構(gòu)模型互操作困難等問題的解決辦法，并探討了信任機(jī)制的應(yīng)用方法，主要取得了下面的研究成果：1．推薦信息不準(zhǔn)確問題可能是由于證人主觀故意撒謊，但也有可能是因為與證人無關(guān)的其他因素造成的。在現(xiàn)有的信譽(yù)系統(tǒng)中，常常將不準(zhǔn)確信息都?xì)w咎于證人，這并不利于選擇出好的目標(biāo)。在多Agent系統(tǒng)環(huán)境的一般模型中，目標(biāo)Agent的操作半徑代表了與證人無關(guān)的信息不準(zhǔn)確因素，據(jù)此提出評價者Agent從自己的角度修改證人Agent的報告的方法，以及在交互后學(xué)習(xí)到更加準(zhǔn)確的目標(biāo)Agent的操作半徑的自適應(yīng)算法，從而保證評價者Age
3、nt在交互中獲得更高的收益。將算法用于FIRE信任模型后的實驗表明，無論在靜態(tài)環(huán)境，還是在動態(tài)環(huán)境，均可使評價者Agent選擇出更好的交互目標(biāo)，在交互中獲得更高的收益。2．灰色系統(tǒng)理論在貧信息、不確定性問題的求解中具有優(yōu)勢，分布式多Agent系統(tǒng)具有明顯的灰色特征。在建立的Gtrust模型中，設(shè)計了對證人推薦行為進(jìn)行評定的方法，用灰色序列生成技術(shù)填補(bǔ)數(shù)據(jù)空穴，用灰色定權(quán)聚類判定對證人的信任，指導(dǎo)評價者Agent合理使用來自證人的推薦，克服證人提供的不準(zhǔn)確推薦信息帶來的負(fù)面影響，有效避免了包括故意欺騙在內(nèi)的信息不準(zhǔn)確因素
4、的影響。GTrust在復(fù)雜的環(huán)境中以實際交互結(jié)果為依據(jù)的策略，是一種切合實際的選擇。通過仿真實驗表明，GTrust可以幫助評價者取得好的交互結(jié)果。3．在信譽(yù)的功能本體(FORe)和已有的信譽(yù)模型基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個用于支持異構(gòu)信譽(yù)模型互操作的平臺。形式化定義了平臺中的評定、推薦等基本元素，使該平臺能支持現(xiàn)有的信譽(yù)模型；區(qū)分了目標(biāo)的信譽(yù)與證人的信譽(yù)，明確提出四種形式的推薦信息。這項工作將對解決多Agent系統(tǒng)中異構(gòu)信譽(yù)模型互操作問北京交通大學(xué)博士學(xué)位論文題、開發(fā)有信譽(yù)機(jī)制的多Agent的應(yīng)用系統(tǒng)、開展信譽(yù)模型性能測試等方面
5、起到作用。4．目前科技文獻(xiàn)檢索和管理軟件中存在缺乏合作、文獻(xiàn)來源單一、個性化支持不足等問題。開發(fā)了一個基于Agent的文獻(xiàn)推薦系統(tǒng)ALRS，以支持研究人員在搜索和共享文獻(xiàn)過程中開展合作。在ALRS中，每名科研人員對應(yīng)一個Agent，既作為檢索者，又兼當(dāng)推薦者。利用精心設(shè)計的交互協(xié)議和決策方法，使Agent能夠選擇出合適的推薦者提供文獻(xiàn)。在交互雙方的選擇環(huán)節(jié)，基于已經(jīng)積累的經(jīng)驗，引入信任度量提高了決策的效果。關(guān)鍵詞：多Agent系統(tǒng)；信任；信譽(yù)模型；不準(zhǔn)確信息；修正：灰色系統(tǒng)理論；互操作；文獻(xiàn)檢索分類號：TPl81ABS
6、TRACTABSTRACTABSTRACT：AgentandtheMulti-AgentSystem(MAS)areimportantresearchtopicsintheartificialintelligenceandcomputersciencedomains．Trustplaysanimportantroleintheinteractionofhumansociety，andisfocusedoninmanyresearchdomains．Trustmechanismisalsointroducedtoopen
7、MAStohelpagentschooseinteractionpartners，whichnotonlyisaverymeaningfulsubjectforresearchbutalsohasapplicationvalue．Agentistheabstractofinteractionentityincomputationalworld，SOthetruststudyinMASshouldtakeonresponsibilityoffindingthegenerallawoftrustamongcompu—tat
8、ionalentities．Andthegeneraltrustmodelthathelpsdistributedagentsevaluatethetargetneedtobepaidattentionto．Inaccuraterecommendationandinteroperationbetweenheterogeneoust
