基于动态学习机制的MAS信任评价方法

• 作者: 史浩山 李实 王晓伶 贾鹤萍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多智能体系统 经验模型 信任模型 陌生人信誉
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3073-3076
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.080

摘要

为准确评价协作目标,在agent信任评价模型中引入动态学习机制.采用该机制,agent在协作中可以根据环境参数、历史交互信息动态调整信任评价方式,并且在模型中引入陌生人信誉,根据对陌生人熟悉度和可靠度的计算结果处理与陌生人的交互.实验表明,采用该机制,MAS在取得目标奖励的同时,可以动态选择信任评价方式,有效地对目标agent进行评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史浩山	西北工业大学电子信息学院	274	2170	21.0	30.0
2	李实	西北工业大学电子信息学院	3	11	2.0	3.0
3	王晓伶	西北工业大学自动化学院	8	13	2.0	2.0
4	贾鹤萍	西北工业大学电子信息学院	1	2	1.0	1.0