Trust Computing Based on Argumentation Debates with Votes for Detecting Lying Agents - Baqueta, Jeferson José; Morveli-Espinoza, Mariela; Tacla, Cesar A. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2021.18271, 2021)
Em um sistema multi-agente (SMA), é muito comum que os agentes deleguem tarefas uns aos outros. Contudo, devido à subjetividade das informações utilizadas pelos agentes durante o processo de tomada de decisão, um agente pode acabar delegando uma tarefa a um parceiro não confiável. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem de cálculo de confiança baseada em argumentação quantitativa com votação (QuAD-V), onde a confiança é estimada de acordo com a opinião dos agentes sobre o serviço prestado por um parceiro. Além disso, tal abordagem fornece um mecanismo para avaliar a credibilidade dos agentes que atuam como fontes de informação. Como resultado, demonstramos como nossa abordagem de cálculo de confiança pode ser empregada para detectar agentes mentirosos capazes de caluniar ou promover outros agentes.