多Agent环境下基于自组织映射图的信任信誉模型研究

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1、独创性l声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：二!垒!亟鍪日期：翌12：堇：兰翌论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：墨垦!塾垩导师签名：日期

2、：w了，f．≯户本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社’’进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：导师签名：日期：接要摘要Agent的信任和多Agent系统是人工智能和电子商务领域中重要的研究方向。人类社会中的信任是人类解决复杂问题的有效机制之一，信任在多个领域中都得到了广泛的研究。在多Agent系统的合作求解中引入信誉机制，可以有效的帮助Agent对交互对象的选择问题进行解决，是一个值得研究的课题，也具有一定的实际应用价值。Agen

3、t是计算世界中抽象的交互实体，信任在多Agent系统中的研究应当具有发现计算实体之间信任的一般规律的任务，分布的Agent自主进行信任评价的一般模型也是信任的重要研究课题。本文重新定义了信任并且从不同的方面分析了它的特点并通过自组织映射图来实现信任．信誉模型中的信任学习和信任估计，声誉生成和声誉传播。在这个模型中，引入了传统的自组织映射网络(SOM)并创建了基于SOM的信任学>-J(STL)算法和信任评估(STE)算法。STL算法解决从Agent过去的交互历史中学习信任的问题，而STE算法帮助Agent对学习到信任模式进行可信度的评估。本文还提出了多Agent的信誉生成和传播机制，这

4、个机制利用从STL算法学习到的模式生成对特定Agent的信誉，设计的三种信誉传播方法作为这一机制的一部分为信誉的在传播过程中的路径选择提供了基础。接下来，本文使用基于几何距离的相似度比较算法来比较STL算法生成的不同信任模式之间的差异，为Agent尽快找到最优的信任模式提供了依据。最后，基于提出的理论本文以一个电子商务的交易环境作为场景设计了一个原型，并将这个模型和传统的信任模型进行了比较。同时，对该模型中是否存在信誉以及是否存在信任模式的相似度比较两方面进行了比较。结果表明，此模型可显著地提高测试场景的性能和效率，同时，信誉和信任模式的相似度比较在此模型中对性能和效率有着直接的影响

5、。本文建立的一个基于自组织映射网络的信任和信誉模型，目的在于使多Agent系统能够适应环境，使得Agent之间先前的交互信息作为自己信任学习的基础。通过信任学习、信任评估以及信誉的生成和传播等过程来使得基于Agent的电子商务更加高效安全的运行。关键词：多Agent系统；信任模型；信誉；SOM网络；模式比较IIAbstractAgenttrustandtheMulti—AgentSystem(MAS)areimportantresearchtopicsintheartificialintelligenceande-commercedomains．Trustplaysanimporta

6、ntroleintheinteractionofhumansociety，andisfocusedoninmanyresearchdomains．TrustmechanismisalsointroducedtoopenMAStohelpagentschooseinteractionpartners，whichnotonlyisaverymeaningfulsubjectforresearchbutalsohasapplicationvalue．Agentistheabstractofinteractionentityincomputationalworld，SOthetruststu

7、dyinMASshouldtakeonresponsibilityoffindingthegenerallawoftrustamongcomputationalentities．Andthegeneraltrustmodelthathelpsdistributedagentsevaluatethetargetneedtobepaidattentionto．Thethesisredefinesthetrustandanalyzesitsfeaturesfro