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基于改进增强学习算法的双边多协议协商策略
被引量：
2
1
作者
张科
罗军
邓俊昆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期290-292,共3页
针对传统增强学习算法存在妥协过快导致自身效用降低的缺点,通过设计改进增强学习算法的双边多议题协商模型,引入期望还原率,还原Agent的期望,从而提高协商解的质量。通过实验分析了期望还原率不同取值对协商的影响,并对传统增强学习协...
针对传统增强学习算法存在妥协过快导致自身效用降低的缺点,通过设计改进增强学习算法的双边多议题协商模型,引入期望还原率,还原Agent的期望,从而提高协商解的质量。通过实验分析了期望还原率不同取值对协商的影响,并对传统增强学习协商策略、基于时间的协商策略和改进增强学习协商策略的协商效果做了对比。实验表明,在协商次数允许的范围之内,基于期望还原率的改进增强学习算法在双边多议题协商中能够提升双方的效用。
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关键词
协商策略
增强学习
期望还原率
双边多议题
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职称材料
一种竞争环境下基于改进遗传算法的电子商务协商
2
作者
李剑
景博
袁彩霞
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期18-22,共5页
为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中agent协商的效率。在相同实验条件下,分别对四种遗传算法各进...
为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中agent协商的效率。在相同实验条件下,分别对四种遗传算法各进行了1000次的实验,结果表明同样达到协商满意解的时候,标准遗传算法SGA平均需要360次协商,基于Metropolis准则的遗传算法MGA平均需要230次协商,自适应遗传算法AGA平均需要207次协商,而IGA平均仅需要151次协商。这个结果说明,在求解竞争环境下双边多议题协商问题的时候,改进的遗传算法IGA可以使得协商当中的agent高效达到协商的满意解。
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关键词
电子商务
双边多议题
协商
改进的遗传算法
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职称材料
题名
基于改进增强学习算法的双边多协议协商策略
被引量：
2
1
作者
张科
罗军
邓俊昆
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第1期290-292,共3页
基金
中央高校基本科研业务费科研专项项目(CDJZR10180014)资助
文摘
针对传统增强学习算法存在妥协过快导致自身效用降低的缺点,通过设计改进增强学习算法的双边多议题协商模型,引入期望还原率,还原Agent的期望,从而提高协商解的质量。通过实验分析了期望还原率不同取值对协商的影响,并对传统增强学习协商策略、基于时间的协商策略和改进增强学习协商策略的协商效果做了对比。实验表明,在协商次数允许的范围之内,基于期望还原率的改进增强学习算法在双边多议题协商中能够提升双方的效用。
关键词
协商策略
增强学习
期望还原率
双边多议题
Keywords
Negotiation strategy, Reinforcement learning, Expectation restoration rate, Bilateral multi-issue negotiation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种竞争环境下基于改进遗传算法的电子商务协商
2
作者
李剑
景博
袁彩霞
机构
北京邮电大学网络与交换国家重点实验室
北京理工大学软件学院
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期18-22,共5页
基金
国家973计划资助项目(2007CB310704)
国家自然科学基金重点资助项目(90718001)
文摘
为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中agent协商的效率。在相同实验条件下,分别对四种遗传算法各进行了1000次的实验,结果表明同样达到协商满意解的时候,标准遗传算法SGA平均需要360次协商,基于Metropolis准则的遗传算法MGA平均需要230次协商,自适应遗传算法AGA平均需要207次协商,而IGA平均仅需要151次协商。这个结果说明,在求解竞争环境下双边多议题协商问题的时候,改进的遗传算法IGA可以使得协商当中的agent高效达到协商的满意解。
关键词
电子商务
双边多议题
协商
改进的遗传算法
Keywords
e-commerce
bilateral multi-issue negotiation
improved genetic algorithm
分类号
TN301 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进增强学习算法的双边多协议协商策略
张科
罗军
邓俊昆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
2
在线阅读
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职称材料
2
一种竞争环境下基于改进遗传算法的电子商务协商
李剑
景博
袁彩霞
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
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职称材料
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