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《網(wǎng)絡(luò)與聲譽信任機制的移動多Agent系統(tǒng)信任模型_彭澤.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、第29卷第8期計算機應(yīng)用與軟件Vol.29No．82012年8月ComputerApplicationsandSoftwareAug．2012基于社會網(wǎng)絡(luò)與聲譽信任機制的移動多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)摘要基于信任機制的移動多Agent系統(tǒng)中，代理Agent一般通過直接信譽值和推薦信譽值來判斷對于另一個Agent的信任程度。由于系統(tǒng)相對巨大，直接信譽值通常難以獲得，判斷的正確性很大程度上依賴于推薦信譽值的準(zhǔn)確性和可靠性。通過對整個多Agent系統(tǒng)進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)的挖掘，用以得到與代
2、理Agent存在潛在社會關(guān)系的一組Agent。對這組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)行推薦信譽值的計算。最后通過雙方直接交易的多寡判斷綜合信任值中直接信譽值與推薦信譽值的權(quán)重。通過實驗驗證了該模型的有效性。關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)多Agent系統(tǒng)信任模型中圖分類號TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼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值。以綜合信任值來判斷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，而具體的信任評估社會網(wǎng)絡(luò)是由一些個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。社會采用了算術(shù)平均來獲得推薦信譽值，沒考慮到信任的動態(tài)性。網(wǎng)絡(luò)對于虛擬網(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)，近年來的研究取得了長足的型，該方法的優(yōu)點在于Bayesian理論天然的動態(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;不足則在于運算過于復(fù)雜，特別是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模比較大時可一。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，找到在基于信譽機制的信任模型中，由于移動多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］提出對巨大，兩個Agent之間通常難以發(fā)
