基于学习的多Agent多议题协商优化研究

• 作者: 王玉辉 程晓荣 闫爱梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Agent 多议题 协商 学习 效用
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 89-91
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.02.027

摘要

以买方Agent的观点,对从交易平台上获得的卖方Agent的历史协商信息进行分析,并根据其特点做初步过滤.在此基础上,针对现有协商模型中存在的问题,提出了一个Agent协商对手选择算法和相应的交互机制,并验证了其可行性.该算法可用于Agent协商开始前协商对手的选择和初始信念的更新,对Agent在协商中策略的选择和执行具有指导作用,能有效提高Agent在协商中的效用及效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程晓荣	华北电力大学计算机系	86	480	12.0	19.0
2	闫爱梅	华北电力大学计算机系	2	20	2.0	2.0
3	王玉辉	华北电力大学计算机系	1	6	1.0	1.0