融合非稀疏信任网络的时间底限变动的智能体协商模型

在多Agent协商过程中,信任值是一个较少被关注的问题.实际上,信任值对协商的效用和策略会有直接的影响.之前的研究多以直接信任为基础,然而直接信任关系的缺失会导致信任关系矩阵的稀疏,从而降低信任关系的使用效率.同时,大多数研究忽略了信任对协商策略和协商轮次的影响.针对此问题,可以通过信任传递将间接信任与直接信任一同考虑,形成非稀疏的信任网络.Agent将根据信任值的大小选择可靠的协商对手.面对不同信任值的协商对手,Agent采取的协商策略也有所不同.因此结合信任对协商模型中的轮次底限和回价让步方式都进行了改进.Agent将对信任值高的对手有更大的协商耐心,所以协商中的轮次底限和让步空间都会适当增加,而对信任值低的协商对手则相反.多个实验验证了相比之前未考虑信任的协商模型,新提出的协商模型更适用于现实生活中的协商模式.同时,协商成功率和协商效用等方面也取得了更好的效果.