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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Maximizing Expected Impact in an Agent Reputation Network

verfasst von : Gavin Rens, Abhaya Nayak, Thomas Meyer

Erschienen in: KI 2018: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We propose a new framework for reasoning about the reputation of multiple agents, based on the partially observable Markov decision process (POMDP). It is general enough for the specification of a variety of stochastic multi-agent system (MAS) domains involving the impact of agents on each other’s reputations. Assuming that an agent must maintain a good enough reputation to survive in the system, a method for an agent to select optimal actions is developed.

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Metadaten
Titel
Maximizing Expected Impact in an Agent Reputation Network
verfasst von
Gavin Rens
Abhaya Nayak
Thomas Meyer
Copyright-Jahr
2018
Buch
KI 2018: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-030-00110-0

Electronic ISBN: 978-3-030-00111-7

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00111-7_9

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