基于案例匹配度的Agent劝说机制

自动谈判中的Agent劝说能充分提高其在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果,同时极大节约谈判成本。案例推理技术能使Agent将谈判中遇到的新案例与以往成功案例进行比对,根据结果做出较优的选择,从而促使Agent之间取得更佳的合作效果。对Agent劝说中的案例匹配度的概念进行了界定;结合形式逻辑理论,建立了基于案例匹配度的Agent劝说模型,并通过举例对模型进行了阐述;提出了模型中关键指标的计算方法,并通过算例进一步给出了相应的评价体系和交互机制;最后进行了验证,实现了基于案例匹配度的Agent劝说机制的构建。实验结果表明,该机制能有效减少系统开销。     

基于Agent正面情绪变化的劝说及评价模型

Agent劝说在提高电子商务谈判自动化程度的同时也能相应提高其理性程度,因此受到广泛关注。Agent情绪变化则能影响劝说的进程和效果。对Agent劝说中的情绪变化进行分类;结合形式化理论,提出了基于Agent正面情绪变化的劝说模型,并对模型进行举例说明;为使该劝说模型有效,提出了Agent正面情绪变化度的概念;在此基础上,构建了相应的评价模型;最后通过算例对模型的有效性进行了验证。     

一种劝说式多Agent供应链协商模型研究

好的协商模型对提高供应链协商效率有着重要的意义。提出了一种基于劝说式的多Agent供应链协商模型。对供应链协商模型框架和协商Agent的状态信息进行了形式化的定义,阐述了协商中的劝说方法、让步原则和提议交互过程。实践表明利用该模型建立起供应链协商支持系统能提高供应链伙伴协商效率和协商成功率。     

Agent口碑辩论模型研究

基于辩论的Agent谈判能提高Agent在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果。口碑则能强化辩论效果。为保证模型的整体性,将对Agent口碑辩论模型的阐述分为描述和评价两个部分;对口碑进行分类,结合形式化理论,提出Agent口碑辩论模型的描述部分;提出口碑辩论力度的概念,并对其进行量化,提出Agent口碑辩论模型的评价部分;最后通过算例对模型进行验证。     

基于辩论的社会性Agent间的谈判模型

通过对Agent间存在的有关社会性的关键元素进行分析,建立了基于辩论的社会性Agent间的谈判模型,并建立了相关的决策函数;然后通过一个存在于多Agent社会中而具有社会性的Agent间的谈判实例,在假设了相关数据的基础上对模型和决策函数进行了举例计算,分析验证了其有效性,并在对相关的谈判原语作出定义的基础上对此谈判实例的辩论对话过程进行了模拟。     

基于Agent的综合信任评价的情感劝说模型

针对目前Agent模拟人的信任评价研究不够深入的现状,首先根据情绪认知模型（ortony clore&collins,OCC）,将基于Agent的情感细分为5个等级,引入情感度量因子,采用模糊隶属度函数对其算法进行构建;其次,采用灰色关联分析法评价各信任指标,并通过熵权法计算相应权重,构建了综合信任评价算法;综合以上研究,提出了基于Agent的综合信任评价的情感劝说模型,并以北京市碳排放权交易为背景,设计了相应算例,对以上研究进行了验证和分析;最后对结论进行了归纳和梳理,并给出了下一步研究方向。     

基于Agent的多属性决策模型及其在高校实验教学中的应用

商务智能中,基于Agent的自动谈判利用Agent的各项人工智能优势模拟人们进行实际商务谈判,日益受到重视,其中的多属性决策尤为重要。针对现有研究对其中权重及感知价值研究不够的现状,采用犹豫模糊数,给出新的属性分类,建立相应的犹豫模糊评价矩阵并进行评价值规范后构建相应主观权重算法;结合目标优化模型和拉格朗日函数,构建相应客观权重算法,进而提出改进的综合权重计算法;在前景理论基础上,引入损失规避因子,提出将正负理想点作为双参考点,设定相应算法计算各属性与正负理想解的距离,并将其作为新参数加入感知价值函数,从而提出基于改进综合感知价值函数的总体优势度算法,最终构建出基于Agent的多属性决策模型;以某高校实验教学设备采购谈判为例,通过敏感性分析和与相关研究结果的比较分析,验证了该模型能帮助Agent做出更快速合理有效的决策。     

带有熟人关系的agent劝说及其评价模型研究

为进一步提高agent劝说效果,对agent熟人关系进行了新的分类;结合形式化理论,构建了带有熟人关系的agnet劝说模型;对模型中的熟人关系等元素进行量化,构建了相应的评价模型;最后通过算例对带有熟人关系的agent劝说及其评价模型进行了验证.该模型进一步发挥了agent在劝说中的人工智能特性,使劝说效果更加合理和有效.     

基于Agent的谈判模型研究

提出了一种基于Agent技术的谈判模型，应用模糊数学理论建立了谈判论据及谈判解接受度数学模型。采用约束放松的方法对谈判模型进行求解，得到了谈判Agent满意的谈判解。阐述了双边多属性谈判过程，设计并开发了Agent谈判系统原型，实例计算分析表明，该谈判模型是一种双赢的谈判模型。     

基于角色的多Agent工作流模型

创建了一个基于角色的多Agent工作流系统模型RB_WfMS.给出了RB_WfMS模型的角色定义和过程定义.在该模型中提出了工作流Agent,用户Agent和角色控制Agent的概念,叙述了它们的功能以及相互之间的协作关系,并给出了各Agent的形式化定义.最后介绍了RB_WfMS在实际工程中的应用.     

一个信任和声誉模型及其应用

购物Agent在基于Web的电子市场中携带着用户的需求选择合适的销售者,在信息不完全的情况下,购买者需要利用信任和声誉在销售者中选择自己信任并能给自己带来较高效用的销售者进行协商。论文提出了一个信任和声誉度量模型,并为购物Agent提出了一个建立信任和声誉模型的算法,购物Agent以协商历史为基础利用这个算法来选择适合自己的销售者,从而提高协商效率,最后给出一个实例的分析。     

消极情感对agent劝说的影响研究*

由于agent的非人工智能特性,使其在模拟人类劝说的过程中经常会陷入僵局,影响合作。为解决该问题,结合其作为人工智能工具的情感特性,对agent劝说中的情感进行了分类;运用形势逻辑理论,构建了agent劝说中的消极情感影响模型,并举例阐述;基于该模型,在提出agent劝说的消极情感变化度的概念后,给出了相应的比较方法,并通过算例进行了验证。与已有研究相比,该研究能更进一步发挥agent的理性优势,减轻系统负担,同时促进agent之间更好地合作。     

基于MVC模式构建用户界面Agent的应用研究

用户界面是应用软件的重要组成部分,将智能Agent应用于用户界面的设计已越来越广泛。而使用面向对象模型MVC(模型—视图—控制器)可以提高设计效率。论文主要论述了基于Agent用户界面模型的特点;分析了MVC把系统分离成模型、视图、控制三个独立部分的原理和作用。最后,以一个实例介绍了在具体软件设计中如何实现MVC模型。     

基于使命的Agent组织模型

Agent组织是一种灵活有效的多Agent系统求解方式。针对目前Agent组织模型主要以利己型Agent为基础的现状,提出适合政府及军事等领域使用的基于使命的Agent组织模型。模型以利他型Agent为组织构成基础,使用信任度和Agent组织效益共同评价Agent求解问题的能力,从Agent思维属性及其相互关系的角度出发,研究了Agent组织中使命的特点、组织形成和演化机制,提高了问题求解效率,增强了Agent组织的稳定性,从而拓宽了关于Agent组织的研究。     

车站联锁进路控制逻辑的形式化方法

基于计算机联锁系统是一个对列车行驶系统提供安全条件的系统,车站联锁系统是保证车站行车安全和提高运输效率的典型安全苛求性系统。以形式化 方法Event-B为基础,引入角色Agent对联锁系统进行规范定义,通过智能体与Event-B的建模和验证,构造了车站联锁进路控制逻辑形式化验证模型,并进行 了形式化规范和推理,该模型在RODIN平台上进行验证,通过实例验证,满足了计算机联锁系统的安全需求。     

基于感知效用的多阶段多属性匹配决策途径

针对当前双边匹配研究仅限于单阶段情形,提出一种多阶段多属性情形下的匹配决策方法。 首先,根据主体给出的各阶段orness测度,建立以各阶段orness测度与所求的累积权重orness测度间的偏差和,以及各累积权重之间的最大离差,两者之和最小为准则计算得到匹配对象各属性的累积权重。然后,与专家给出的属性值加权集结得到其累积评价值,进而依据逼近理想解法的思想测算匹配对象的累积评价值与主体期望的正负理想值之间的吻合度,得到主体的感知效用并作为匹配依据。通过建立一种基于感知效用的双目标优化模型,使用极大极小法求解该模型获得匹配结果。最后,通过一个算例比较极大极小法与线性加权法,前者得到的双方损益效用差值(0.33)小于后者(0.36);另外,所提方法使较劣一方的损益效用达到最大。     

基于人工势场和Agent的人员疏散系统仿真

从聚众场合火灾中疏散群体的个体角度出发,结合人工势场和Agent,提出了微观的仿真模型。该模型首先将场化影响人行为的火、门和障碍物等因素量化,构建了人工势场体系,其次以个体为对象,通过受力分析确定人员移动方向,最后通过是否开启安全通道,有无人员疏导的分析对比,合理仿真了人员疏散情形。基于Visual C++实现了疏散仿真系统,通过仿真结果分析,该系统能够较真实地模拟人员疏散过程。