Agente de reputação
para ART Testbed
Andrew Diniz da Costa
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Agenda
• Introdução
• Implementando agente avaliador
• Governance Framework
• Estratégias
• Considerações finais
• Referências
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Introdução
• Agent Reputation Trust
(ART) Testbed
• Competição entre agentes
• AAMAS
• Troca de idéia entre
participantes
• Comparação com antigos
agentes avaliadores
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Agente Avaliador
pintura
*
1
era
Agente LES
p*=∑i(wi . pi)
∑ i(wi)
era1
1,0
...
era2
0,1
era9
0,5
era10
0,7
wi = peso
pi = Avaliação
da opinião
Agente Competidor 2
Agente Competidor 1
era1
era2
...
era9
era10
era1
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era2
...
era9
era10
Tipos de Transação
• Reputações
Reputação do
agente C por
favor.
Agente C tem
reputação 0,1
(mentiroso).
Agente C
Agente B
Agente A
• Opiniões
Qual
Show!!
sua
opinião
Me diga
sobre
sua a
pintura
avaliação
X da
era1?
Ah!! Eu
Meuavalio
por
conhecimento
R$1000,00.
é 0,8 .
Agente A
Agente B
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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
• prepareReputationAcceptsAnd
Declines
– 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
s=(s* + @/cg).t
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Governance Framework
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de
software baseado em Testemunhos
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Agente Avaliador com Governance Framework
Agente LES
era1
Role
Reputations
Role
Reputations
Agente
competidor 1
Agente
competidor 2
era2
...
era9
...
era10
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Role
Reputations
Agente
competidor n
Estratégias de implementação
• Avaliação do grau de conhecimento de uma era fornecido
por um avaliador
• Estatísticas
– Grau de acerto/erro em cada avaliação (opinião)
• Pesos modificados a partir dos acertos e erros
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Considerações finais
• Atualmente encontra-se entre os 5 primeiros.
• Comparando algoritmos da competição anterior.
• Aplicar alguma idéia aplicada em algum desses algoritmos.
• Uso de reputação
• Realizar uma mudança de peso mais inteligente
– Verificar grau de acerto e comparar com peso do nosso avaliador
– Caso o grau de acerto seja superior, então para que peso aumento o do
concorrente?
• Competir!! 
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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!