基于动态选择性集成学习的供应链产销协商优化策略

• 作者: 严勇 武玉英 蒋国瑞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动态选择性集成学习 动态协商环境 Agent产销协商 自适应学习 熵值法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 191-196
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.031

摘要

针对当前Agent产销协商自适应学习效果差及协商环境动态变化的现状,考虑动态协商环境中的冲突水平、合作可能性、协商剩余时间对谈判的影响,利用熵值法确定3个影响因素的权重并进行线性加权.结合当前协商议题的差异性,构建基于动态选择性集成学习的让步幅度预测模型,并提出供应链产销协商优化策略.实验结果表明,与单学习机协商策略相比,该策略提高了Agent自适应学习成功率及联合效用,并且能确保供应链产销双方受益,实现合作双方互利互赢的局面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋国瑞	北京工业大学经济与管理学院	125	1271	18.0	24.0
2	武玉英	北京工业大学经济与管理学院	63	956	12.0	29.0
3	严勇	北京工业大学经济与管理学院	1	3	1.0	1.0