一种基于多agent学习的电子市场智能定价方法

• 作者: 吕捷 王云 韩伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多agent系统 在线学习 内省推理 电子市场
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 208-211
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.15.063

摘要

B2B电子市场的定价问题是一个半学习半推理的连续决策过程,每个定价agent不是直接采用多agent学习算法下的均衡策略,而是根据博弈历史进行推理决策,并不断学习对手的策略.提出了基于内省推理方法的多agent环境下agent高效在线学习方法,将基于对手模型的客观观察行为与基于换位思考推理的主观意图推测结合起来.仿真结果证实了算法在电子市场定价中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩伟	南京财经大学信息工程学院	27	143	7.0	10.0
2	王云	南京财经大学信息工程学院	8	14	2.0	3.0
3	吕捷	南京财经大学信息工程学院	12	45	4.0	6.0