Agente de reputação
para ART Testbed
Andrew Diniz da Costa
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Agenda
• Introdução
• Implementando agente avaliador
• Governance Framework
• Estratégias
• Simulação
• Considerações finais
• Referências
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Introdução
• Competição entre agentes
• AAMAS
• Troca de idéia entre
participantes
• Comparação com antigos
agentes avaliadores
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Implementação
• Estender a classe Agent
• Há um conjunto de atributos importantes na classe Agent
– createdOpinions
– finalAppraisals
– myExpertiseValues
– Etc.
• Implementação de 9 métodos abstratos
• Agente trabalhando com classes auxiliares
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Métodos para reputações
• prepareReputationRequests()
– Requisitar a reputação de algum avaliador
• prepareReputationAcceptsAndDeclines
– Aceitação ou rejeição de uma reputação requisitada
• prepareReputationReplies
– Fornecimento da reputação
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Métodos para opiniões
• prepareOpinionRequests
– Solicitar opinião das pinturas
avaliadas pelo agente
• prepareOpinionCertainties
– Agente provedor fornece seu nível
de perícia da pintura.
• prepareOpinionRequestConfirmati
ons
– Aceite ou rejeição da opinião
requisitada
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Métodos para opiniões
• prepareOpinionCreationOrders
– Fornecedor gasta dinheiro para
gerar opinião.
– Recebe pagamento.
• prepareOpinionProviderWeights
– Peso (0-1) de cada era (perícia)
dos avaliadores
• prepareOpinionReplies
– Envio da opinião
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Governance Framework
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de
software baseado em Testemunhos
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Adaptação do Governance no Art testbed
• Norma
– Mede a reputação de uma Era de cada agente
– Plano associado
– Atributos irrelevantes: totalTime, witnessFactor.
• Plano
• Ação
• Cálculo da reputação usado no framework será utilizado
• Sem uso do framework
– Módulo julgamento usa agente para informar o veredicto.
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Estratégias de implementação
• Liberal
– Requisitar reputação de avaliadores para outros.
Reputação do
agente C por
favor.
Claro, meu
amigo.
Agente B
Agente A
• Conservador
– Através da própria experiência (opiniões) medir a reputação.
Deixa
comigo!
Agente A
• Mesclar liberal com conservador
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Estratégias de implementação
• Estatísticas
– Erros
– Mensagens respondidas por cada agente
– Ganho de dinheiro
• Reajuste de valor a partir de cálculo percentual de erro
médio.
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Simulação
• Agentes competidores
– Les
– Vicente (Universidad Carlos III de Madrid)
– Honest (Exemplo de agente)
• Uso de um simulador oferecido pelo site da competição
• Jogo com 19 sessões
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Considerações finais
• Terminar a adaptação do Governance Framework no agente
do ART-Testbed.
• Implementar algoritmos com controle de estatísticas de
erro.
• Término da monografia.
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Referências
•
ART Testbed Team. Agent Reputation and Trust Testbed.
http://www.lips.utexas.edu/˜kfullam/competition/, 2006.
•
Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, A. Schlosser, Z. Topol, K. S. Barber, J.
Rosenschein, L. Vercouter, and M. Voss. (2005) "A Specification of the Agent
Reputation and Trust (ART) Testbed: Experimentation and Competition for Trust in
Agent Societies," The Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents
and Multiagent Systems (AAMAS-2005), Utrecht, July 25-29, pp. 512-518
•
Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, Z. Topol, K. S. Barber, J. Rosenschein, and L.
Vercouter. (2005) "A Demonstration of The Agent Reputation and Trust (ART)
Testbed: Experimentation and Competition for Trust in Agent Societies," The Fourth
International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
(AAMAS-2005) Demonstration Track, Utrecht, July 25-29, pp. 151-152.
•
Sen, S., I. Goswami, and S. Airiau. (2006) "Expertise and Trust-Based Formation of
Effective Coalitions: An Evaluation of the ART Testbed," The Workshop on Trust in
Agent Societies at The Fifth International Joint Conference on Autonomous Agents
and Multiagent Systems (AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 71-78
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Referências
•
Stranders, R. (2006) Argumentation Based Decision Making for Trust in
Multi-Agent Systems. Master's Thesis, Delft University of Technology.
•
Fullam, K. and K.S. Barber. (2006) "Learning Trust Strategies in Reputation
Exchange Networks," The Fifth International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2006), Hakodate,
Japan, May 8-12, pp. 1241-1248.
•
Kafali, O. and P. Yolum. (2006) "Trust Strategies for ART Testbed," The
Workshop on Trust in Agent Societies at The Fifth International Joint
Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 43-49.
•
Fernanda Duran, Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena (2006)
“Using Testimonies to Enforce the Behavior of Agents”.
•
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!