多Agent合作求解中的信任與協(xié)商研究.pdf

1、在大規(guī)模開(kāi)放環(huán)境中，Agent不可避免地要與其它Agent反復(fù)交互以實(shí)現(xiàn)其合作求解目標(biāo)，因而每個(gè)Agent都會(huì)形成自己的歷史交互。智能Agent自然能夠從中得到更多的信息和知識(shí)并將其應(yīng)用于之后的交互中，優(yōu)化多Agent的合作求解效果。
　　 在Agent理論中，信任與協(xié)商是兩個(gè)基本問(wèn)題。信任是合作求解的前提和基礎(chǔ)，協(xié)商是合作求解的基本方法，因而信任和協(xié)商關(guān)系密切。信任計(jì)算是一個(gè)有意義的研究方向，它能夠保證軟件Agent在大規(guī)模開(kāi)

2、放環(huán)境中的良好交互。不完全信息條件下的多議題協(xié)商一直是多Agent系統(tǒng)合作求解研究的一個(gè)至關(guān)重要又有挑戰(zhàn)性的課題，一直是眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)之一。然而，多Agent合作求解中的信任與協(xié)商問(wèn)題至今沒(méi)有得到很好的解決，存在一些可以繼續(xù)改進(jìn)的地方。從多Agent的交互歷史中學(xué)習(xí)，得到信任計(jì)算和協(xié)商優(yōu)化方法，正是本文研究的動(dòng)機(jī)。
　　 關(guān)于多Agent合作求解中的信任與協(xié)商研究，主要存在以下問(wèn)題。
　　 目前Agent信任研究大多

3、是基于概率論以平均交互成功率來(lái)計(jì)算，較少考慮信任動(dòng)態(tài)變化，因而信任的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和異常行為的檢測(cè)能力不能令人滿(mǎn)意。另外，很少有工作致力于長(zhǎng)期聯(lián)盟信譽(yù)的研究。而且開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在著大量不精確和不完全信息，導(dǎo)致信任計(jì)算置信度不高，如何提高信任的應(yīng)對(duì)噪聲能力仍然需要進(jìn)行探討。
　　 在目前不完全信息條件下的Agent多議題協(xié)商中，最優(yōu)回價(jià)策略一般采用間接學(xué)習(xí)對(duì)手偏好的方式，尚不能令人滿(mǎn)意，而實(shí)際上Agent一般擁有或多或少的協(xié)商經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)

4、域知識(shí)，目前這些經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)都未得到很好的利用。多議題協(xié)商中效用函數(shù)的選擇一直沒(méi)有得到應(yīng)有的重視，很多學(xué)者采用了線(xiàn)性的效用函數(shù)，這導(dǎo)致了在計(jì)算Agent的協(xié)商效用時(shí)涵蓋范圍較小。
　　 本文針對(duì)以上問(wèn)題開(kāi)展工作，主要工作如下：
　　 (1)提出了一種Agent動(dòng)態(tài)交互信任計(jì)算模型。以概率論為工具，按時(shí)間分段交互歷史信息，結(jié)合信任的變化率，給出信任計(jì)算的置信度和異常行為檢測(cè)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)以網(wǎng)上電子商務(wù)為背景，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明預(yù)測(cè)誤差

5、比TRAVOS少一倍，計(jì)算量也較少；改進(jìn)了Jennings等人關(guān)于Agent信任的工作。
　　 (2)提出了一種Agent長(zhǎng)期聯(lián)盟信譽(yù)模型LCCM。還給出了聯(lián)盟信譽(yù)與聯(lián)盟收益之間的關(guān)系函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LCCM能夠有效地計(jì)算聯(lián)盟信譽(yù)，并能反映不同參數(shù)對(duì)聯(lián)盟信譽(yù)的影響。
　　 (3)提出了一種不完全信息條件下基于案例和對(duì)策論的Agent多議題Pareto最優(yōu)協(xié)商模型。當(dāng)案例庫(kù)規(guī)模控制在一定范圍內(nèi)時(shí)低于Fatima工作的計(jì)算