Combiner la confiance directe et la confiance indirecte dans les systèmes multi-agents

Résumé :

Pour évaluer la fiabilité d'un agent dans un système multi-agents, on combine souvent deux types d'informations de confiance : les informations de confiance directe dérivées de ses propres interactions avec cet agent, et les informations de confiance indirecte basées sur les conseils d'autres agents. Cet article fournit la première étude systématique sur le moment où il est bénéfique de combiner ces deux types de confiance plutôt que de se fier à un seul d'entre eux. Notre étude expérimentale à grande échelle montre que de solides méthodes de calcul de la confiance indirecte rendent la confiance directe superflue dans une variété étonnamment large de scénarios. En outre, nous proposons une nouvelle méthode pour la combinaison des deux types de confiance qui, dans les scénarios restants, surpasse les méthodes connues dans la littérature.