34、多智能体系统中的信任过程解析

多智能体系统中的信任过程解析

1. 信任的定义与双重性质

在多智能体系统领域，信任通常被定义为：“信任是个体A期望另一个个体B执行对其福利有影响的特定行动的主观概率”。从认知角度看，这种期望是一种心理态度。同时，信任还具有作为一种行为的性质，即“依赖、指望、依靠受托人的决定和行为”。因此，信任既是智能体的一种心理状态（评估），也是基于这种倾向的“决定和意图”。

2. 信任相关过程概述

信任具有认知和动机的双重性质，这使得我们可以自然地将信任过程分为两个阶段：信任评估和信任决策。以下是主要过程和数据的概述：
- 信任评估 ：可视为信任者评估受托人的所有信念、心理状态和价值观的总结。有两个要素为信任评估提供依据：
- 形象（Images） ：根据Conte和Paolucci的定义，形象是一种评价性信念，它表明目标在特定行为方面是好是坏。形象是对不同信息源进行内部推理的结果，其信息源主要有三种：
- 直接经验 ：信任者与受托人的直接交互，通常被认为是最可靠的信息源，因为它来自无中介的直接感知。但如果智能体用于感知交互的传感器不可靠，则除外。几乎所有多智能体信任模型都将其作为形象计算的来源。
- 交流经验 ：来自其他智能体传达给信任者的信息，描述了受托人与其他智能体的交互。虽然分享经验可以增加输入数量，提高形象计算的收敛性，但该信息源可能不可靠，因为智能体可能提供虚假报告。大多数现有信任模型使用第三方信息进行形象计算。
- 社会信息 ：受托人在社会中的层级地位