Agente de reputação
para ART Testbed
Andrew Diniz da Costa
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Agenda
• Introdução
• Art Testbed
• Trabalho relacionado
• Considerações finais
• Referências
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Introdução
• Porque modelar confiança e reputação ?
•
agentes devem escolher com quem interagir
•
objetivo de capacitar os agentes a fazer a escolha correta.
• Diversos algoritmos na área de confiança e reputação
• como compará-los ?
• quais as características principais
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ART Testbed
• Competição entre agentes
• Experimentos independentes
• AAMAS
• Permite comparações de códigos
• Apresenta vantagens e desvantagens
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Modo competição
• Competidores registrados na conferência AAMAS
• Cada participante controla um agente
• Comparações de diferentes estratégias
• Duas etapas
– preliminar: pelo menos 6 jogos de 30 a 60 minutos
– final: 10 jogos entre 5 finalistas
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Domínio: Art Appraisal
• Agentes são avaliadores de pintura com níveis variados de perícias
em Eras (categorias) artísticas diferentes
• Clientes solicitam avaliações
para pinturas de Eras diferentes
• Agentes avaliadores podem
pedir opinião de outros
• Agentes avaliadores podem
comprar reputação de outros
avaliadores
• Objetivo de produzir avaliação
mais precisa possível
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Etapas da simulação
Alocação dos clientes
• Clientes não são agentes; eles são
gerados pelo simulador
• Determinada as pinturas
pertencentes a alguma Era
(categoria)
• Avaliadores recebem clientes que
pagam um preço fixo por avaliação
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Etapas da simulação
Transação Reputação
• Avaliadores conhecem o próprio
nível de perícia em cada Era artística
• Avaliadores não conhecem os níveis
de perícias de outros avaliadores
• Avaliadores podem comprar
reputações de outros avaliadores
• Reputações são valores entre zero
e um
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Etapas da simulação
Transação Opinião
• Para uma única pintura, um
avaliador pode solicitar opiniões de
quantos avaliadores desejar
• O agente Provider fornece o nível
de perícia (Certainty Assessment)
sobre a pintura (0 a 1)
• As opiniões podem ser falsas
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Etapas da simulação
• Avaliação final
– Após pagar as opiniões e antes de recebê-las, o avaliador envia
ao simulador uma relação com a reputação dos avaliadores
(peso).
– O simulador coleta as opiniões de cada avaliador (valor de cada
pintura)
– Simulador calcula "avaliação final" como uma média ponderada
das opiniões recebidas
– O valor verdadeiro da pintura e o cálculo da avaliação final é
revelado ao avaliador
– Os avaliadores mais precisos recebem mais clientes na próxima
sessão
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Modo Experimentação
• Utilizado para medir desempenho.
• Definição de:
–
número de agentes
–
número de sessões da simulação
–
número de categorias (Era)
–
...
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ART Testbed em ação
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ART Testbed em ação
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Trabalho relacionado
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de
software baseado em Testemunhos
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Considerações finais
• Entendimento do conceito reputação
• Agente para a competição ART-Testbed
• Políticas de reputação.
• Entendimento do framework de reputação do LES
• Avaliação do framework
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Referências
1. ART Testbed Team. Agent Reputation and Trust Testbed.
http://www.lips.utexas.edu/˜kfullam/competition/, 2005.
2. Karen K. Fullam, Tomas B. Klos, Guillaume Muller, Jordi Sabater, Andreas
Schlosser, Zvi Topol, K. Suzanne Barber, Jeffrey S. Rosenschein, Laurent
Vercouter, and Marco Voss (2006) “The Agent Reputaion and Trust (ART)
Testbed Game Description”, April 4.
3. Fernanda Duran, Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena
(2006) “Using Testimonies to Enforce the Behavior of Agents”.
4. José de S. P. Guedes Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena
(2006) “A Reputation Model Based on Testimonies”.
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Fim!