鉴于一个基于全局利益优化的agent欺骗模型

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1、天津大学硕士学位论文一个基于全局利益优化的Agent欺骗模型姓名：郭慰申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：廖士中20070101摘要优化Agent目的是为了更好地提高Agent性能，以更有效地实现Agent既定的目标。当前Agent的优化研究工作可分为两类：以Agent个体为目标的优化和以多个Agent群体为目标的优化。其中，以Agent个体优化为目标的研究工作较多，且对Agent群体性能优化的研究工作仅限于应用信任模型来提高Agent间的协作能力。欺骗是信任的对立面，带来的大多是负面作

2、用，因而现有的关于多Agent系统的研究工作多是以遏制欺骗为主。随着研究工作的深入，欺骗作为正面的手段也越来越受到人们的关注，本文提出了一个基于全局利益优化的Agent欺骗模型，扩展了GOLEM测试环境，设计了新的测试环境E．GOLEM，并给出了基于Eclipse插件ABLE的实现。论文主要工作包括：1．研究并提出一种基于全局利益优化的欺骗模型，当满足欺骗模型的适用条件时，就可以进行全局欺骗，并根据不同的情形以不同的欺骗方式来满足不同的欺骗目标。2．基于GOLEM测试环境构建出一个新的Agent测试

3、环境，E．GOLEM，并在此环境基础上增加了全局欺骗的测试功能。3．基于Eclipse的插件ABLE(AgentBuildingandLearningEnvironment)实现了E—GOLEM测试环境，并在其中进行了欺骗模型的实验研究。关键词：Agent全局利益GOLEM欺骗ABLEABSTRACTAgentoptimizationaimsatimprovingtheperformanceofAgentforefficientlyachievingAgent’Sgoal．Theresearches

4、forAgentoptimizationareclassifiedbasedondifferentobjectasfollows：AgentindividualoptimizationandoptimizationforAgentsofcollectivity,mostofwhicharefocusedontheformer．AndthemajorityonoptimizationforAgentsofcollectivityisworkingatimprovingcompetenceofcoope

5、rationbetweenAgentsusingtrustandreputationmodeL—Deception，嬲theoppositeoftrustandreputation。alwaystakesnegativeeffect．Sothepurposeresearchingondeceptioniscounterdeception,aimingatpreventingitfromtakingnegativeeffect．Whilewiththefurtherresearches，decepti

6、onistoprovethatitcanbeusedasamethodtotakepositiveeffectifusedproperly．Thethesisbringsforwardadeceptionmodelbasedongeneralbenefitoptimization．Andforfurthervalidatingthemodel，anewtestenvironmentfortestingdeceptionbetweenAgentscalledE-GOLEMareproposed，whi

7、chisextendedfromGOLEMandimplementedusingABLE，aplug·inofEclipse．ThemaincontentsofthethesisCallbesummarizedasfollows：1．Adeceptionmodelbasedongeneralbenefitoptimizationisproposed．Whenthepremiseinthemodelaresatisfied．thedeceptionCallbeusedforgeneralbenefit

8、optimization，whichCallbeusedtodifferentgoalsbasedondifferentsituations．2．AnewAgentdeceptiontestenvironmentcalledE—GOLEMisproposed，whichisextendedfromGOLEM，aimingattestthedeceptionmodelproposedinthethesis．3．AnE-GOLEMexperimentalenvironme