一个基于Agent的轿车市场自动协商模型

• 作者: 周南 秦子鹰 赵冬梅
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 自动协商 历史学习 Q-学习
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 电子商务与物流
• 页码范围: 137-138,88
• 页数: 3页
• 分类号: TN18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.24.053

摘要

该文提出了一个针对轿车市场中交易协商的双边多议题自动协商模型,该模型具有如下特点:用基于效用的相似度比较法实现Agent智能搜索;模型采用学习机制包括历史学习和Q-学习,历史学习机制用于Agent协商前初始信念的创建,对Agent在协商中策略的选择、执行具有指导作用.Q-学习机制用于生成协商提议,使得Agent能够在半竞争、信息不完全和不确定以及存在最大协商时间的情况下,更为有效地完成多议题协商.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵冬梅	中国农业大学信息与电气工程学院	46	328	10.0	17.0
2	周南	中国农业大学信息与电气工程学院	22	125	5.0	10.0
3	秦子鹰	中国农业大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0