基于依賴關系的多議題協(xié)商模型研究.pdf

1、Internet的飛速發(fā)展已經對傳統(tǒng)商業(yè)模式的運作產生了深刻地影響，電子商務已經被大家廣泛地接受，目前基Agent電子商務的研究已經成為研究熱點，多Agent系統(tǒng)（Multi-Agent Systems，MAS）也正在成為人工智能研究和分布式軟件智能化的重要技術。多議題協(xié)商問題是MAS研究中的一個重要問題，在現實世界中各議題之間往往存在著依賴關系，多議題協(xié)商中的依賴關系一直是近年來協(xié)商問題研究中的重點和難點。
　　 本文所研究的

2、多議題協(xié)商是一種多議題多取值協(xié)商，協(xié)商中涉及到多個議題，每一議題取值離散且允許存在多個取值，兩兩議題取值之間存在依賴關系。由于在多議題協(xié)商中考慮了單個議題的多取值問題和不同議題取值之間的依賴關系問題，使得基于依賴關系的多議題多取值協(xié)商問題研究的重點和難點轉變成了如下問題的解決：①議題取值之間依賴關系的定義；②議題之間依賴度（依賴關系強度）度量公式的定義；③協(xié)商中議題之間依賴關系的形式化表示；④該協(xié)商背景下的協(xié)商Agent的提議產生機制⑤

3、協(xié)商Agent效用函數的表示；⑥協(xié)商Agent對協(xié)商對手非線性效用函數的學習；⑦基于該協(xié)商背景下的協(xié)商優(yōu)化問題。
　　 本文基于擴展后效用圖和GAI網來研究多議題多取值協(xié)商中的依賴關系，用條件概率來表示和衡量議題取值之間的依賴關系與議題之間的依賴度；在協(xié)商過程中，通過強化己方策略機制和大量反復的協(xié)商，協(xié)商Agent使用人工神經網絡學習算法學習并獲得協(xié)商對手的非線性效用函數；最后，協(xié)商Agent使用關聯組合優(yōu)化算法RCOA對協(xié)商進