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Utilisation de normes et de réputations pour détecter et sanctionner les contradictions - Contribution au contrôle social des interactions dans les systèmes multi-agents ouverts et décentralisés

Les Systèmes Multi-Agents Ouverts et Décentralisés (SMAOD) sont<br />particulièrement vulnérables à l'introduction d'agents mal conçus ou<br />malveillants. Il est donc nécessaire de contrôler ces systèmes.<br /><br />Dans cette thèse, nous proposons le modèle LIAR, permettant aux<br />agents eux-mêmes de mettre en place un contrôle des interactions des<br />autres agents, à l'aide d'un modèle de réputation.<br /><br />Ce modèle permet d'abord aux agents de représenter les interactions<br />qu'ils perçoivent grâce à des engagements sociaux, ainsi que de<br />modéliser les règles que chaque agent doit respecter à l'aide de<br />normes sociales. En comparant les comportements qu'ils ont observés<br />aux normes dont ils ont connaissance, les agents sont capables<br />d'évaluer leurs pairs et d'estimer les niveaux de réputation qu'ils<br />leur associent. Ensuite, les agents peuvent décider des sanctions à<br />appliquer en s'appuyant sur les niveaux de réputation ainsi estimés.<br /><br />Grâce à l'intégration des deux phases : évaluation des comportements<br />et décision des sanctions à appliquer, le modèle LIAR permet de<br />mettre en place un contrôle social des interactions entièrement<br />automatisé.<br /><br />Diverses expérimentations ont été menées avec ce modèle dans le cadre<br />d'un réseau pair-à-pair, afin de montrer comment les agents contrôlent<br />les interactions de leurs pairs.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00134755
Date11 December 2006
CreatorsMuller, Guillaume
PublisherEcole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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