基于模糊决策理论的主观信任评价模型

作者:雷月菊;陈光喜 刊名:桂林电子科技大学学报 上传者:刘良飞

【摘要】为了解决主观信任的模糊性和管理主体之间信任关系的动态性,提出了一个基于模糊决策理论的评估模型。该模型针对成本-效益型方案提出,利用模糊理论处理信任关系的不确定性,使用特征向量法计算信任权重,同时建立优属度模糊矩阵对方案进行信任评估。试验结果表明,该模型是可行有效的。

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网络信息的传输首先要满足安全性与可靠性,在以无线接入技术为主的P2P网络中,传统的安全模式已经不能满足网络可信的安全性要求[1-3]。作为一种分布式网络模型,P2P技术缺乏集中控制,需要一个分布式的信任机制来加强网络系统的可靠性。信任模型是信任机制研究的核心,如何建立实体的信任模型,对于P2P网络信任模型的可信性评估进行形式化分析和度量具有重要的理论意义和应用价值[4-5]。信任一般表达了关于人或所提供服务的可靠性、诚实度和能力的信仰。可信计算组织(trustedcom-putinggroup,简称TCG)从行为的角度给出了实体可信的定义[6]:当一个实体始终沿着预期的方式达到既定目标,则它就是可信的。信任是一个预期结果,这种预期结果可能分为参差不齐的各种程度,在文中用信任度来进行量化分析。由于信任值的计算来源是由直接经验或者是间接经验得出的,因此是非理性的,含有一定的模糊性,但在网络中的信任关系因为这种模糊性而变得很难评估,并且任何与这种信任关系有联系的操作都会导致不可预料的结果。鉴于此,引入了模糊决策理论做信任评估,帮助处理计算中的不确定性。1基于模糊决策的信任评价模型1965年Zadeh教授创立了模糊集合理论[7],并在此基础上发展了模糊理论。模糊决策理论则是模糊理论体系中的一部分,通过引入模糊隶属度函数、模糊关系以及模糊推理规则等概念,用来处理实际中大量不确定信息。信任度评估模型主要涉及几个问题:信任的表述、度量;信任的推导和综合计算。综合评估是对受到多个因素制约的对象做出一个总评价,因为从多个方面进行评价,带有一些模糊性和主观性,所以采用模糊数学的方法综合评价,使得结果尽量客观。1.1特征向量法确定权重定义1设P=p1,p2,…,pn是待评价的n个方案集合,U=u1,u2,…,um是评价因素的集合,将P中的每个方案用U中的每个因素进行衡量得到观测矩阵A=a11a12…a1na21a22…a2nam1am2…a熿燀燄mn燅,其中,aij表示第j个方案关于第i项评价因素的指标值。1.2计算权重首先求出m个评价指标的相关系数矩阵R,然后求出各指标标准差所组成的对角矩阵S,最后求出矩阵RS的最大特征值所对应的特征向量-w,对特征向量-w作归一化处理,得nwi=wi/(j=1wj),(1)则wi=(w1,w2,…,wn)'为各指标的权重。1.3优属度模糊矩阵评价模型1.3.1确立信任评语等级定义2[5]设定一个论域A,A上的模糊子集合T是指对任意的AiA(i=1,2,…,n),都能确定出一个数T(Ai)[0,1]表示Ai属于A的程度,映射T:A[0,1],AiT(A)[0,1]为T的隶属函数,T(Ai)为A中的元素对模糊子集合T的隶属度。设V=v1,v2,v3,v4,v5,v6为可信度向量,从人类思维观念出发,信任一般经历完全不信任到完全信任。假定信任程度[完全不信任,完全信任]对应到区间[0,1]上,将区间[0,1]等级量化,用模糊子集合TjT(j=1,2,…,6)定义不同信任度集合,用自然语言来描述实体信任的等级,得到信任评价等级与信任度对应的情况如表1所示[11]。表1信任指标集与信任程度的对应情况指标集V信任度区间表示v1完全不信任T1T(A)=0v2不确定T2T(A)(0,0.25)v3有点信任T3T(A)[0.25,0.5)v4一般信任T4T(A)[0.5,0.75)v5很信任T5T(A)[0.75,1)v6完全信任T6T(A)=11.3.2优属度模糊矩阵评价的步骤(1)建立评价指标客观性权重wi(i=1,2,…,m)。(2)建立相对

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