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多Agent的自动协商 总被引:9,自引:1,他引:9
协商是多Agent系统实现协调、协作和冲突消解的关键环节。如何构造有效的协商模型来提高Agent的协商能力,是多Agent系统研究中待解决的问题之一。文章主要讨论了双边多项目协商问题,提出了相应的协商模型、协议和协商算法,具有一定的通用性。 相似文献
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多Agent自动协商策略和算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对传统协商过程周期长、代价高的问题,提出了三类形式化的曲线簇来描述Agent所采取的协商策略以及一种数学化和计算机程序化的多Agent自动协商算法。这三类策略分别为急躁型、节俭型和折中型。通过实验模拟发现采用所提出的协商策略和算法更符合人类思维的直观。该方法可应用于多种电子商务交易(如B2B和B2C)等活动中。 相似文献
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自动协商是多Agent系统实现协作的关键环节。目前,对协商模型的研究大部分是在特定的应用系统中针对具体协商背景进行研究,协商模型的通用性较差。本文分析了多Agent系统协商机制的三个方面:Agent通信语言、通信方式和交互协议。在此基础上,给出了基于多Agent的通用协商框架GNF,该协商框架包括抽象协商过程、协商规则分类和协商协议。最后,给出了一个基于通用协商框架GNF的原型系统——采用Jess规则引擎实现的多Agent的商品交易系统。 相似文献
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黄志艳 《电脑与微电子技术》2012,(17):3-6,24
在动态开放的系统中.由于Agent间交互存在着不确定性,安全成为一个重要问题。在现有的自动信任协商的基础上.考虑主观信任的作用.提出基于信任度评估模型的自动信任协商框架.详细介绍框架中的主要成分及其功能.着重讨论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。分别详细介绍采取上述两种对策的协商过程.并结合一应用实例说明基于信任度评估模型的积极对策的协商过程。 相似文献
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多Agent自动协商中机器学习的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目前将机器学习理论应用到多Agent自动协商系统中已成为电子商务领域的最新研究课题。本文即是利用贝叶斯法则来更新协商中的环境信息(即信念),利用强化学习中的Q学习算法生成协商中的提议,建立了一个具有学习机制的多Agent自动协商模型。并且封传统Q学习算法追行了扩充,设计了基于Agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。实验验证了算法的收敛性。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法的多边多议题协商模型,该模型能够根据协商过程中对手提议的变化情况动态估计对手偏好,提高了适应度函数的判断能力,促使协商达成一致.实验分析表明,该模型使各Agent均能在短时间内协商成功,并且各Agent获得的效用总和近似于最高社会效益,从而验证了该模型的有效性. 相似文献
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关利芳 《电脑编程技巧与维护》2009,(24):5-7,29
主要研究电子商务中的协商问题,为实现自动协商提供了一个可行的方向。通过分析目前电子商务的协商现状及所存在的问题,提出将移动Agent技术引入电子商务,为B2C电子商务中一对多的协商问题自动化指出了一个实现方向,并得出基于移动Agent的自动协商系统的建设目标及特点。这将对于实现电子商务协商的自动化,提供有力的理论支持及发展方向。 相似文献
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协商是人们就某些议题进行交流寻求一致协议的过程.而自动协商旨在通过协商智能体的使用降低协商成本、提高协商效率并且优化协商结果.近年来深度强化学习技术开始被运用于自动协商领域并取得了良好的效果,然而依然存在智能体训练时间较长、特定协商领域依赖、协商信息利用不充分等问题.为此,本文提出了一种基于TD3深度强化学习算法的协商策略,通过预训练降低训练过程的探索成本,通过优化状态和动作定义提高协商策略的鲁棒性从而适应不同的协商场景,通过多头语义神经网络和对手偏好预测模块充分利用协商的交互信息.实验结果表明,该策略在不同协商环境下都可以很好地完成协商任务. 相似文献
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为提高电子商务自动协商系统效率,本文以拍卖博弈理论为基础,提出并实现了一种基于拍卖博弈的自动协商Agent模型,并在此基础上实现了一个基于拍卖博弈的电子商务自动协商原型系统,应用于一个企业敏捷供应链管理系统中实现自动协商交易。 相似文献
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基于增强学习的多agent自动协商研究 总被引:3,自引:1,他引:2
该文通过对协商协议的引入,对提议形式、协商流程的分析,结合多属性效用理论和连续决策过程,提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型。并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了详细描述;对传统Q学习进行了扩充,设计了基于agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。 相似文献
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CSCW协同建组自动协商模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了支持协同工作组建立的自动协商模型,定义了agent协商协议、协商算法和协商agent用于产生及评估offer、counter-offer的效益决策函数,分析了算法时间耗用,与现有协商模型和协商建组FITS/CL框架进行对比,验证了该模型在支持用户参加多个协同组、进行多协商方面的优势,解决了组建立中的群体决策问题,对探索自动建组方式进行有益尝试。 相似文献
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针对自动信任协商中分布式存储的信任证查找算法效率低下的问题,本文提出一种贪婪算法和双向查找算法相结合的信任证链查找算法,并通过控制信任证图生成的方向和限制信任证链查找时生成信任证图的大小来进一步提高查找的效率.仿真结果表明该算法生成的信任证图比其它算法生成的信任证图平均要小3%左右,在查找相同的信任证的情况下,改进算法的效率和其它算法相比提高了5%左右. 相似文献