6、多智能体系统中基于信任效用的社区结构解析

多智能体系统中基于信任效用的社区结构解析

在多智能体系统里，社区之间信息的共享显得尤为重要，特别是关于智能体声誉评级的信息。这不仅有助于社区筛选出更合适的成员，还能促进整个系统的良性发展。接下来，我们将深入探讨社区共享智能体声誉评级的激励机制、拍卖方法以及如何解读这些评级。

社区共享智能体声誉评级的激励机制

在多智能体系统中，存在多个社区，每个社区都有自己的智能体，这些智能体的类型各不相同，包括受尊敬的贡献者、搭便车者、洗白者、恶意智能体等。智能体既能加入新社区，也能离开当前所在社区。这就可能导致社区为了留住有价值的智能体，甚至会通过不实手段促使不太理想的智能体离开。然而，我们希望社区在被询问时能如实报告其智能体的声誉评级，因此需要一种激励机制。

我们考虑采用基于支付的系统来激励社区交换信息。当社区 $c_i$ 想从社区 $c_j$ 获取某个智能体的信息时，需要向社区 $c_j$ 支付一定的“钱”，支付金额取决于智能体的价值以及社区类型。

我们提出了一个激励机制，通过以下效用函数来激励社区提供其最具声誉智能体的真实评级：

$U_{ExRp}^{c_j} = U_{Gain}^{c_j} + U_{Comp}^{c_j} - U_{Cost}^{c_j} - U_{Pnlt}^{c_j}$

具体各项解释如下：
1. $U_{Gain}^{c_j}$ ：表示社区 $c_j$ 因提供其智能体建议而获得的奖励。计算公式为：
$U_{Gain}^{c_j} = \sum_{(c_k,a_i) \in P_{Adj}} rel(c_j, c_k) * rep_{a_i}^{c