信任和效用关系约束的联盟结构生成

• 作者: 童向荣 任子仪
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 关键词: 联盟结构生成 信任效用关系 信任传递 图割
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与智能信息处理|Image and Intelligent Information Processing
• 页码范围: 2055-2062
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT200509

摘要

联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难.实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系.针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据.借鉴图割的s-t-cut算法,研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成,在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下,使用信任和效用关系对网络进行切割,从而形成联盟.由此,该文提出了两种多项式时间的精确算法:信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法,这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构.仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构,社会整体效用随智能体数量的增加而增加,并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法.