7、多智能体系统中的声誉机制与反馈激励解析

多智能体系统中的声誉机制与反馈激励解析

在多智能体系统中，声誉机制对于促进智能体之间的信任和合作起着至关重要的作用。不同的声誉机制采用了不同的方法来激励参与者提供反馈，下面将详细介绍几种典型的声誉机制及其激励方式。

1. 声誉机制概述

声誉机制旨在评估智能体的可信度和行为表现，从而为其他智能体提供决策依据。不同的声誉机制在评估方法、激励方式等方面存在差异。

2. 典型声誉机制介绍

2.1 Liu和Issarny的方法

• 声誉值 ：使用三种不同的声誉值ORep、RRep和SRep来评估智能体的可信度。
• 推荐者状态 ：根据rp和rn的值，将推荐者分为五种不同的状态：活跃说实话者、不活跃说实话者、活跃说谎者、不活跃说谎者和新手。
  • 活跃判断条件：rp + rn - 2 ≥ δa
  • 诚实判断条件：rp / (rp + rn) ≥ δh
• 激励方式 ：当智能体请求信息时，根据其状态以不同的概率提供答案，这激励智能体成为活跃的说实话者以获得更多信息。例如，若智能体o向智能体a请求推荐，a会先评估o的状态和直接经验数量。若o是诚实推荐者且有足够直接经验，a会立即返回推荐；若o被认为不活跃，a会以diff = δa - (rp + rn - 2)的概率返回推荐。

graph LR
    classDe