基于自适应差分进化算法的多边多议题协商

• 作者: 毕晓君 肖婧
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 电子商务 智能体 多边多议题协商 差分进化算法 混合遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 479-483
• 分类号: TN301
• 字数: 4650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.04.004

摘要

为提高基于智能体(agent)的电子商务多边多议题协商的效率及稳定性,提出改进的自适应差分进化算法(ADE)并将其引入到合作环境下的多边多议题协商问题中.差分进化(DE)算法是目前求解连续空间内全局优化问题性能最优的进化优化算法之一.利用该算法收敛速度快、收敛精度高、全局寻优能力强等特点加快多边多议题协商的速度,使协商效率更高、稳定性更强.通过与目前解决多边多议题协商问题效果最好的混合遗传算法(HGA)对比,实验结果表明,自适应差分进化算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性,可以使多边多议题协商中的各智能体达到协商最优解,并有效地减少协商次数,提高协商的效率和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕晓君	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	126	1188	17.0	27.0
2	肖婧	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	8	105	7.0	8.0