机会网络是一种新型的分布式自组织网络,其分布式、自组织等特点方便快速组网,目前已广泛应用于深空通信、车载网络等通信场景。近年来,随着移动终端的普及,一些基于机会网络的新型社交网络相继出现。由此可见,机会网络是一种发展前景巨大的新型网络。然而,机会网络通过节点相互协作的方式传递消息,在开放的网络中,消息传递过程容易受到自私或恶意节点的干扰,导致网络传输紊乱。因此如何准确识别出网络中的异常节点,进而促进异常节点积极参与转发协作是一个亟待解决的问题。为了抑制异常节点对机会网络性能的影响,本文提出了多维度融合的信誉评估模型。信誉评估模型包含节点行为监测机制和信誉量化方法两部分。监测机制运行于每个节点中,用于记录节点的历史交互数据。信誉量化方法根据不同节点表现出来的行为特征,从连通能力、健康状况和服务质量三个维度量化节点的转发能力和可信程度。最后通过不同维度的信誉向量优化节点的路由策略,将消息发往转发能力强、可信程度高的节点。与此同时,隔离信誉状况差的异常节点。为方便节点快速判断异常节点,本文将三个维度的信誉向量融合为节点的综合信誉度。随着时间的推移,被隔离的异常节点为了获得转发服务需要积极参与协作。针对机会网络中节点可信协作的演化问题,本文引入了演化博弈理论工具。通过构建演化博弈模型,促进节点以自我进化的方式积极参与网络协作,使得网络长时间维持协作状态。单阶段博弈分析显示节点消息转发过程为典型的囚徒困境博弈,为了引导博弈演化正向发展,我们在博弈收益矩阵和节点更新机制中融入了信誉激励。具体在博弈收益支付函数中引入奖惩因子,对协作行为给予奖励,同时惩罚非协作行为。在策略更新机制中,节点根据收益情况选择是否修改下一轮博弈策略,若修改则进行策略学习。学习对象的筛选过程结合了节点的综合信誉度,目的在于提高可信节点被学习的概率,加速网络向可信协作演化。本文采用开源机会网络仿真平台The ONE验证所提模型的有效性,将所提模型部署于多个经典路由协议中,并设计不同的仿真环境进行对比实验。实验结果表明,信誉评估模型能够准确检测到异常节点,为演化博弈模型提供正向激励。可信协作演化模型在不同的网络环境和路由算法中均能发挥作用,具有良好的扩展性。