随着Internet的快速发展,基于Internet的分布式计算也迅速地发展,出现了许多新的、大规模的、开放的分布式系统。多Agent系统(MAS),为分布开放系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径,被誉为“软件开发的又一重大突破”。该系统的一个重要的特征是开放性,在开放性系统中:(1)Agent可能是利己的,并不一定完全完成所要求的任务;(2)Agent不可能拥有环境的所有知识;(3)没有一个集中的权威机构来控制所有的Agent。基于上述的不确定性,信任对于Agent的交互具有重要的意义。目前,多Agent系统中的信任管理研究主要包括基于证据(即主观信任)以及基于凭证(即客观信任)两个方面。基于证据的信任管理即信任度评估模型充分考虑了信任的主观性、不确定性和动态性。它是对交互历史进行评估,形成并使用信任关系。信任度评估模型提出了信任的度量、推导和评估的概念,较好的反映了多Agent系统的多变性和不确定性。但目前,多Agent系统中并不存在一个通用的信任度评估模型用于动态的处理Agent之间的信任关系。现有的大多数模型,或者对直接信任度的计算过于简单,或者对信任度的综合计算过于简单,或者没有考虑Agent的恶意欺诈性等。基于凭证的信任管理中的信任关系通过凭证或凭证链获得,如果没有凭证链,就表示没有信任关系;否则是完全信任,并且可以通过撤销凭证来撤销信任关系,这种模型的特点是对安全度量绝对化,没有考虑信任概念的风险或不确定性,不符合信任的本质特征,即信任是一个形成、进化及使用的过程,无法实时地满足动态环境的变化。针对上述现行多Agent系统信任管理中存在的问题,本文提出了一种基于D-S理论的信任度评估模型FIRE+,以及基于信任度评估模型的自动信任协商。具体工作主要包括如下方面:(1)基于D-S理论的信任度评估模型FIRE+结合FIRE模型和Yu等人的声誉模型的优点,提出了基于D-S理论的信任度评估模型FIRE+,详细介绍了模型中评估信息的表示方法以及各个部件的计算方法。FIRE+采用矩阵的表示方式记录单个议题的评估信息,有效的增加了信任度计算的信息量;利用证据理论及其组合规则,在考虑推荐者是否具有欺诈性的基础上综合计算目标Agent关于单个议题的信任度。另外,模型引入了信息量计算议题的权重,给出了目标Agent整体信任度的计算方法。同时讨论了FIRE+在Web服务选择中的应用。在介绍QoS的定义、Web服务QoS的特点、服务的多维QoS参数的基础上讨论了基于信任度评估模型FIRE+的QoS感知的Web服务选择方案,较好地解决了Web服务选择盲目性的问题,使服务选择的粒度更细,为Web服务的普及起到了有力地推动作用。仿真实验表明,本文提出的新型信任度评估模型较其他模型更加安全有效,它能够有效的促进Agent之间的合作,减低合作中的风险和开销。(2)基于信任度评估模型的自动信任协商本文在现有的自动信任协商的基础上,考虑了主观信任的作用,提出了基于信任度评估模型的自动信任协商框架,详细介绍了框架中的主要成分及其功能。基于信任度评估模型的自动信任协商带来了传统自动信任协商中新的研究问题:基于信任度评估模型的访问控制研究、基于信任度评估模型的协商对策、基于信任度评估模型的协商协议等。本文着重讨论了基于信任度评估模型的访问控制,以及在信任度评估模型基础上的两种协商对策:基于信任度评估模型的积极对策和基于信任度评估模型的谨慎对策。分别详细介绍了采取上述两种对策的协商过程,并结合一应用实例说明了基于信任度评估模型的积极对策的协商过程。