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A Multi-Agents Approach for Web service Composition based on Trust and Social Networks

dc.contributor.advisorPinson, Suzanne
dc.contributor.authorLouati, Amine*
dc.date.accessioned2015-12-03T11:04:43Z
dc.date.available2015-12-03T11:04:43Z
dc.date.issued2015-10
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/15299
dc.description.abstractfrDans cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes de découverte, de sélection et de composition de services. L'objectif est de satisfaire une requête complexe d'un demandeur de services. Pour ce faire, nous proposons une approche multi-agents fondée sur la confiance et les réseaux sociaux. Nous définissions un modèle de confiance en tant que concept compositionnel formé de quatre composantes: une composante sociale, une composante d'expertise, une composante de recommandation et une composante de coopération. La composante sociale juge s'il est intéressant de suivre un fournisseur avant d'utiliser ses services. La composante d'expertise estime si un service se comporte bien et comme prévu. La composante de recommandation vérifie si un agent est pertinent ou pas et si l'on peut compter sur ses recommandations. La composante de coopération permet aux agents de décider avec qui interagir dans une composition de services. Nous proposons un algorithme distribué pour la découverte de services utilisant la confiance entre les agents ainsi que les systèmes de références dans les réseaux sociaux. Nous développons également une nouvelle méthode s'appuyant sur un modèle probabiliste pour inférer la confiance entre les agents non adjacents tout en tenant compte des rôles des agents intermédiaires. Finalement, nous présentons un processus original de formation de coalitions qui est incrémental, dynamique et recouvrant pour une composition de services dans les réseaux sociaux. Les résultats expérimentaux montrent que nos approches multi-agents sont efficaces, plus performants que les approches similaires existantes et peuvent offrir des résultats plus dignes de confiance à faible coût de communicationsfr
dc.language.isofr
dc.subjectFormation de coalitionsfr
dc.subjectSystèmes de référencesfr
dc.subjectModèle de confiancefr
dc.subjectSystème multi-Agentsfr
dc.subjectSélection et composition de servicesfr
dc.subjectDécouvertefr
dc.subject.ddc006.3
dc.titleUne approche multi-agents pour la composition de services Web fondée sur la confiance et les réseaux sociauxfr
dc.titleA Multi-Agents Approach for Web service Composition based on Trust and Social Networksen
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThis thesis deals with service discovery, selection and composition problems. The aim is to fulfill a complex requester query. To do that, we propose a multi-agent approach based on trust and social networks. We define a trust model as a compositional concept that includes social, expert, recommender and cooperation-based component. The social-based component judges whether or not the provider is worthwhile pursuing before using his services. The expert-based component estimates whether or not the service behaves well and as expected. The recommender-based component checks whether or not an agent is reliable and if we can rely on its recommendations. The cooperation-based component allows agents to decide with whom to interact in a service composition. We propose a distributed algorithm for service discovery using trust between agents and referral systems in social networks. We also develop a new method based on a probabilistic model to infer trust between non adjacent agents while taking into account roles of intermediate agents. Finally, we present an original coalition formation process which is incremental, dynamic and overlapping for service composition in social networks. %In particular, our coalition formation process engaging self-interested agents is incremental, dynamic and overlapping. Experimental results show that our multi-agents approaches are efficient, outperforms existing similar ones and can deliver more trustworthy results at low cost of communicationsen
dc.identifier.citationpages199
dc.identifier.theseid2015PA090035
dc.subject.ddclabelIntelligence artificiellefr
dc.rights.intranetnon
hal.person.labIds*


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