Multi-contextual Trust Model for Multi-Agent Systems

důvěra, více-kontextová důvěra, distribuované multi-agentní systémy, HMTC

Práce se zabývá problematikou modelování více-kontextové důvěry pro distribuované multi-agentní systémy. Hlavní myšlenka práce je založena na dvou předpokladech: 1) modely důvěry s jedním kontextem jsou pouze speciální případy modelů využívající více-kontextové vlastnosti důvěry. Proto modely s podporou více-kontextovosti jsou obecnější a využitelné pro více aplikací. 2) Ve více-kontextovém prostředí lze nalézt různé kontexty, mezi kterými lze pozorovat vzájemnou vazbu. Tedy jednotlivé kontexty ve více-kontextovém prostředí nejsou vzájemně zcela nezávislé. Pakliže jsme schopni mezi různými kontexty jedné entity nalézt vazbu, jsme schopni i v jisté omezené míře provést odvození z jednoho kontextu na druhý v případě, že je mezi nimi tato vazba. Tomuto odvození říkáme přenesení kontextu. Jednou ze základních vlastností námi navrhovaného modelu je právě definice způsobu jakým je důvěra na základě znalosti v jeden kontext přenesena pomocí vzájemné vazby na kontext druhý. Pro navržený model důvěry byla stanovena unikátní reprezentace hodnoty důvěry pomocí intervalu, která reprezentuje nejen důvěryhodnost entity ale i nejistotu, která je s hodnotou důvěry vždy nějakým způsobem spojena. Význam této intervalové reprezentace byl pro použití s navrženým způsobem vyhodnocování explicitně definován jako míra pravděpodobnosti, se kterou entita provede interakci v daném kontextu s kvalitou ve stanoveném rozsahu. Jako pravděpodobnostní rozložení bylo zvoleno normální rozložení pravděpodobnosti, které je definováno pomocí střední hodnoty a rozptylu. Na základě statistických metod odhadů parametrů normálního rozložení byl navržen robustní způsob odhadu důvěry na základě výsledku interakce mezi entitami v různých kontextech. Tento způsob definuje, spolu s principem vytváření a aplikace událostí v modelu HMTC, postup pro aktualizaci důvěry v jednotlivé kontexty.