68、角色分类法的动态演化：信任驱动的多智能体系统优化

角色分类法的动态演化：信任驱动的多智能体系统优化

1. 角色与角色分类法基础

在多智能体系统（MAS）中，角色、交互和规范等概念十分常见。这里所探讨的机制主要基于角色和角色专业化分类法的概念。从观察者的角度来看，角色是对执行特定动作的智能体行为的一组期望，它会产生关于智能体应完成某些动作的公开期望。

1.1 角色定义

设 $TM = \langle Ag, X, T, U \rangle$ 为一个 T - MAS，$R$ 为角色标识符集合。在 $TM$ 中，角色是一个对 $\langle r, E \rangle$，其中 $r \in R$ 是角色名称，$E = {t_1, …, t_n}$，$t_1, …, t_n \in T$ 是一个有限的任务集合。这意味着扮演角色 $r$ 的智能体有能力执行集合 $E$ 中的任务，即他们在这些任务上是“熟练的”。

1.2 角色专业化分类法定义

在 $TM$ 中，角色专业化分类法是一个结构 $RT = (R, \triangleright_r)$，由 $TM$ 中的角色集合 $R$ 和 $R$ 上的偏序关系 $\triangleright_r$ 组成，需满足以下条件：
1. 存在根角色 $\langle r_{root}, E_{root} \rangle \in R$，使得 $E_{root} = T$，且对于任意 $r \in R$，有 $(r = r_{root} \vee r \triangleright_r r_{root})$。
2. 对于任意 $\langle r_1, E_1 \rangle, \langle r_2, E_2 \rangle \in R$，$