8、多智能体系统中的声誉机制与规范审议

多智能体系统中的声誉机制与规范审议

声誉机制的综合与挑战

在多智能体系统中，声誉机制是保障系统稳定运行的关键。有四种重要的方法，每种都强调了“完美”声誉机制应考虑的重要方面。

从刘和伊萨尔尼的方法中，我们需考虑三种评级；约桑和伊斯梅尔的方法引入了三种不同的反馈折扣方式，能根据推荐者的可信度和我们对目标智能体的看法精确评估反馈；布切格和布德克的方法提供了一个因素，可用于估计目标智能体行为的稳定性，这对反馈折扣和考虑行为变化很重要；尤尔卡和法尔廷斯则提供了激励设置支付机制，奖励提交诚实反馈的行为。

通过结合这些方法的优势，我们可以设计出一种声誉机制，它能成功引出反馈，并通过精确检测消除不可信行为。

然而，声誉机制仍存在诸多问题。例如，检测虚假反馈并不总是准确的，是否惩罚说谎者是一个难题。因为系统有时可能会惩罚诚实的智能体，比如信任方经历了违约，但受托方之前从未违约且后续也未违约，系统很可能将诚实反馈识别为不可信并惩罚“说谎者”，这会打击智能体提供反馈的积极性。此外，在匿名系统中，无法确定声誉极差的参与者是否会以“新身份”重新进入系统。还有一个问题是勾结，智能体可能通过进行小额交易并相互给予正面评价来提高声誉，然后在后续交互中利用这一声誉，这需要独立机构来抑制。

声誉机制相关问题总结

问题	描述
虚假反馈检测不准确	可能惩罚诚实智能体，打击反馈积极性
匿名系统身