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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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