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摘要:
文中提出了一种预测协商中Agent行为的学习机制,该机制的基础是仅使用协商交往中对方的历史响应进行非线性回归分析。自动协商中对方Agent的行为由其决策函数表示的策略决定。先通过一系列的模拟得到对方在采用各种策略和参数配置的响应,然后总结提取了估计对方策略的启发性知识,最后把此知识应用到实验性的在线协商中进行测试。结果表明使用这些知识能够取得比现有决策函数策略更好的结果。该学习机制可以在线使用,也不需要有关于对方的过去知识,在双方不了解或很少了解的开放式系统中尤为有效。
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文献信息
篇名 自动协商中Agents的行为建模
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 Agent 协商 行为 决策函数 非线性回归
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 100-104,108
页数 6页 分类号 TP391
字数 2521字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.05.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪群山 陆军军官学院十一系 5 6 1.0 2.0
2 侯崇明 陆军军官学院十一系 2 5 1.0 2.0
3 袁广林 陆军军官学院十一系 11 50 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Agent
协商
行为
决策函数
非线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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