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 执行对其福利至关重要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,信任还具有另一种性质,即作为一种行为,它是“依赖、指望、依靠受托人”的决策和行动。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“决策和意图”。

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:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(信任评估):::process --> B(信任决策):::process
    C(直接经验):::process --> A
    D(社会信息):::process --> A
    E(交流经验):::process --> A
    F(自我动机):::process --> B
    G(声誉):::process --> A
    H(形象):::process --> A
    I(行动):::process --> B
    J(上下文):::process --> B

2.1 信任评估的信息来源

信任评估主要基于两个要素:形象和声誉。形象是一种评价性信念,它表明

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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