基于Agent的信任的情感劝说决策模型

基于智能体(Agent)的信任的情感劝说能更好地发挥Agent的各项人工智能优势。针对其中决策模型建立不够的现状,首先基于Agent的自身性格、情感衰减及外界刺激,运用大五性格、OCC情感模型及情感强度第一定律等,构建了相应的情感强度算法;其次考虑交易质量对信任的反馈,综合运用语言评价法、三角模糊数及将模糊数转换为具体分数(CFCS)算法,对Agent的交易质量进行模糊化和去模糊化处理,构建了相应的交易质量算法;再次对已有的信任更新因子进行改进后,构建了Agent的信任更新算法;最后在构建以上算法的基础上,采用交互式多准则决策(TODIM)法建立了基于Agent的信任的情感劝说决策模型,并采用熵权法对模型中的属性权重进行设定。为验证以上研究的合理性和有效性,设计了相应算例进行阐述,分析了不同参数取不同值得到的决策结果,并与相关研究进行了比较分析,得出了相应结论和管理启示,进一步归纳了不足之处和未来研究方向。