1、Internet的發(fā)展為電子商貿(mào)的快速成長提供了良好的平臺。引入多Agent技術(shù)可以有效地提高電子商貿(mào)的智能化程度。然而，由于多Agent系統(tǒng)的動態(tài)性和開放性，系統(tǒng)中某些Agent受利益驅(qū)動可能會出現(xiàn)欺騙行為，帶來交易風(fēng)險，從而需要引入可信機制。目前電子商貿(mào)網(wǎng)站，如淘寶、Ebay等通過建立信任模型使得交易前雙方可以判斷對方的可信度，這可以在一定程度上起到降低交易風(fēng)險的作用，然而其信任模型算法中存在的漏洞可能會被某些投機者利用。本文在充分

2、研究淘寶網(wǎng)的信任模型基礎(chǔ)上提出構(gòu)建基于多Agent系統(tǒng)框架的可信交易系統(tǒng)-TMAEC，其中，對于TMAEC可信機制的研究是本文工作的重點。 本文的主要工作有：1）構(gòu)建了基于多Agent系統(tǒng)框架的交易模型-MAEC，闡述了MAEC模型的框架結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程，以作為論文重點工作的基礎(chǔ)；2）分析基于多Agent的電子商貿(mào)中潛在的交易風(fēng)險，提出一個多Agent信任模型-RFIRE，包括RFIRE模型信任信息的管理模式以及與信任相關(guān)的算法；

3、3）將RFIRE模型引入到MAEC模型中，構(gòu)建了TMAEC系統(tǒng)，并通過實驗驗證了相關(guān)算法的有效性。 本文的主要貢獻(xiàn)有：1）在交易評價值的度量上，采用基于定量交易滿意度的算法對交易評價值進(jìn)行精確計算，提高評價值的可靠性。2）對Fire模型進(jìn)行改進(jìn)，并且提出采用多信任源對賣家Agent集進(jìn)行二次過濾的方法，充分借鑒集中信譽模型和Fire模型的優(yōu)點，更加確保買家能夠選擇到誠實可信的交易對象。 仿真實驗表明，TMAEC相對于淘寶