【摘要】：信譽(yù)的產(chǎn)生主要是由于對一個特定問題的不完全認(rèn)識,以及個體對超出自身認(rèn)知事物進(jìn)行研究與評價。信譽(yù)概念的實(shí)現(xiàn)依賴于從多個信息源進(jìn)行數(shù)據(jù)的累積。在多智能體系統(tǒng)中,參與者的信任屬性是一個重要的關(guān)注點(diǎn),而且尤其需要考慮那些長期活躍在系統(tǒng)中的參與者。一般而言,信譽(yù)作為一種決策工具使交互雙方可以更好地了解彼此,從而在提高智能體之間的合作上起到了關(guān)鍵作用。事實(shí)上,智能體間的順利合作還強(qiáng)烈地依賴于智能體之間信任關(guān)系的分享。然而,由于多智能體系統(tǒng)具有開放性、動態(tài)性和匿名性等特點(diǎn),使得多智能體系統(tǒng)中的合作問題仍然面臨著許多挑戰(zhàn)。其中一個重要的挑戰(zhàn)就是在多智能體系統(tǒng)中的噪聲問題。因此,誤差將會十分容易地發(fā)生,這就給系統(tǒng)中合作戰(zhàn)略的成功帶來了困難。誤差不僅僅造成智能體的交易收益低于預(yù)期,而且那些產(chǎn)生了誤差的智能體將會獲得一個信任違背,導(dǎo)致其未來交互頻率的降低。換言之,信任違背往往會不可避免地發(fā)生在協(xié)作的自治智能體間。在基于信任的智能體系統(tǒng)里,信任可以通過正面的體驗產(chǎn)生,相對應(yīng)地,交互中負(fù)面的體驗將會對信任產(chǎn)生違背。從心理學(xué)的角度來看,信任違背是背叛者通過對受害者表達(dá)了一個很低的權(quán)重,從而給受害者造成一個高付出低回報的收益結(jié)果。而且,單個智能體對由于信任違背導(dǎo)致的低信任度者的感知可以推廣到整個智能體空間。與此相一致的,未按預(yù)期進(jìn)行的交互所產(chǎn)生的信任違背,引發(fā)了信任是否可恢復(fù)的問題。然而,信任恢復(fù)的挑戰(zhàn)不是在于設(shè)計機(jī)制來防止背叛者再次發(fā)生信任違背,而是在于設(shè)計一種機(jī)制來評估受害人恢復(fù)背叛者的信任度,并獲得好的期望交互的可能性。顯然,信任恢復(fù)比信任初始建立和維護(hù)更復(fù)雜。為了解決信任恢復(fù)的問題,在之前的文獻(xiàn)里提出了很多基于心理和非心理的方法。然后,他們的方法與本文的方法的主要區(qū)別在于之前大多數(shù)的工作都只考慮了某一個單獨(dú)因素,比如,后悔,道歉或基于靜止時間的遺忘,來評估原諒一個違規(guī)者的可能性。因此,信任恢復(fù)需要更復(fù)雜的機(jī)制來探索導(dǎo)致信任下降的因素,并識別出受信任違背直接和間接影響的個體。本文主要貢獻(xiàn)如下:(1)引入了原諒機(jī)制的計算模型,用來探測那些潛在的、有能力完成未來交易的不可信智能體。我們提出的原諒機(jī)制包括原諒因素的識別、信息來源和它的計算模型。五個積極動機(jī),即意圖,歷史,道歉,嚴(yán)重性和重要性,被用來構(gòu)成原諒的因素。為了提供一個更可靠的評價,原諒的信息來源既包括主觀層面(個人層面),又包括客觀層面(社區(qū)層面)。(2)提出了激勵機(jī)制的計算模型,以鼓勵信任違背后交互方之間的合作。此外,還引入了可寬恕的區(qū)域,指出了一些限制和邊界值,以反映被原諒的信任違背不應(yīng)該被完全遺忘的事實(shí)。提出了利益權(quán)衡比(WTR)的計算模型,作為分布式多智能體系統(tǒng)中信任故障恢復(fù)的機(jī)制。利益權(quán)衡比是一個心理變量,指的是一個人頭腦中所進(jìn)行的用來評估他人利益相對于自我利益的權(quán)重計算�；诶鏅�(quán)衡比,我們提出了評價指標(biāo)的計算模型,通過對多個評價指標(biāo)的整合,我們提供了最終的結(jié)果。此外,我們在四個不同的環(huán)境設(shè)置(在線社區(qū)、基于智能體的模型、重復(fù)囚徒困境和社交網(wǎng)絡(luò))下:進(jìn)行了大量的實(shí)驗,以驗證所提出的框架的適用性。實(shí)驗結(jié)果表明,通過采取本文提出的信任恢復(fù)框架,智能體間的交互效率得到了很好的提高,特別是長期交互,并且還能有效地處理不同程度的信任違背。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18

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