软件人协商中的自学习

• 作者: 卢庆龄 尹怡欣 张威 曾广平 涂序彦
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件人 协商 自学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 592-596
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.126

摘要

首先提出了一个双边多主题的协商模型,给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架,并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略,然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和学习,实现了软件人协商的自学习过程.与其他的相关研究相比,论文针对不完整信息环境下的协商交互过程,利用神经网络具有的网络自适应、自学习的能力,对协商最终结果集进行预测,提高了协商的效率.在协商交互中采用该框架的个体将得到更为有利的协商结果,因此更加适用于不完整信息环境下的协商.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂序彦	北京科技大学信息工程学院	254	2232	21.0	35.0
2	曾广平	北京科技大学信息工程学院	91	508	11.0	17.0
3	尹怡欣	北京科技大学信息工程学院	125	1650	21.0	36.0
4	卢庆龄	北京科技大学信息工程学院	4	3	1.0	1.0
8	张威	北京装甲兵工程学院技术保障系	4	5	2.0	2.0