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基于增强学习的多agent自动协商研究
被引量：
6
1
作者
杨明
嘉莉
邱玉辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第33期98-100,117,共4页
该文通过对协商协议的引入,对提议形式、协商流程的分析,结合多属性效用理论和连续决策过程,提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型。并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了...
该文通过对协商协议的引入,对提议形式、协商流程的分析,结合多属性效用理论和连续决策过程,提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型。并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了详细描述;对传统Q学习进行了扩充,设计了基于agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。
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关键词
增强学习
自动协商
Q学习
评估提议
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题名
基于增强学习的多agent自动协商研究
被引量：
6
1
作者
杨明
嘉莉
邱玉辉
机构
西南师范大学计算机与信息科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第33期98-100,117,共4页
文摘
该文通过对协商协议的引入,对提议形式、协商流程的分析,结合多属性效用理论和连续决策过程,提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型。并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了详细描述;对传统Q学习进行了扩充,设计了基于agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。
关键词
增强学习
自动协商
Q学习
评估提议
Keywords
reinforcement learning
,
automated negotiation
,
q-learning
,
evaluating offers
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于增强学习的多agent自动协商研究
杨明
嘉莉
邱玉辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
6
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