导读:本文包含了多议题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:多Agent系统,多议题协商,协商冲突网络,协商冲突网络演化
多议题论文文献综述
余维[1](2016)在《基于多Agent的多议题协商冲突网络模型及其演化研究》一文中研究指出随着电子商务的发展与人工智能技术的完善,电子商务与人工智能技术的结合成为新的关键技术。基于Agent人工智能技术的电子商务协商系统,能够满足人们日益增长的个性化协商需求,推动了电子商务的智能化发展。然而协商冲突在多Agent构成的智能协商系统中普遍存在,多议题之间的相互依赖关系使得一个Agent可能与多个Agent形成协商冲突,从而使Agent间形成协商冲突网络,复杂且动态的协商冲突网络阻碍Agent协商系统的可靠运行。因此,研究协商冲突网络形成的内在动因及其演化过程,是多Agent智能协商系统中一个值得关注的重点问题。论文以协商冲突网络的形成及其演化机理为核心展开研究,旨在提高多方多议题协商效率。具体包括以下研究工作:(1)构建了基于多Agent的多议题协商冲突网络模型。论文以多Agent系统中的协商模型为基础,对协商议题进行了描述,定义了基于协商冲突的协商策略。协商议题与协商策略是协商冲突产生的基本要素,在此基础上给出了协商冲突的定义,并通过Agent协商过程展现出协商冲突的产生过程。根据多Agent智能协商系统中Agent对多议题协商的特征,对协商冲突网络进行了定义并构造出一个通用的协商冲突网络模型,同时以电子商务中的多方协商为例,给出了协商冲突网络的示例,并对协商冲突网络的组成要素进行了分析。(2)建立了基于人工免疫算法的协商冲突求解模型。多Agent因协商冲突而形成协商冲突对是构成协商冲突网络的关键,论文根据Agent的自主行为及智能行为等特征,将人工免疫算法应用到协商冲突的求解中。对协商冲突的解进行了定义,从而建立了基于人工免疫算法的协商冲突求解模型。该模型对协商冲突对的求解具有有效性,同时协商冲突的解可作为Agent进行动态决策的初始化条件。(3)建立了协商冲突网络演化模型。运用有限状态自动机理论,分析了Agent的动态决策过程,Agent通过学习邻居顶点的协商策略以此进行动态决策,从而影响协商冲突网络的动态演化,论文在此基础上分析了协商冲突对间Agent的状态转移,从而建立了协商冲突网络演化模型,同时对Agent的协商策略更新机制进行了设计。结合协商冲突网络的动态性与Agent的智能协商策略,分析了协商冲突网络的状态转移过程。协商冲突网络演化模型的建立,有效的反映了协商冲突网络的动态特征,能够为有效控制协商冲突演化路径提供解决方案,提高多Agent智能协商系统的稳定性以及提高Agent协商效率。(本文来源于《重庆工商大学》期刊2016-05-24)
张京敏[2](2015)在《基于Agent增强学习多议题的自动协商研究》一文中研究指出随着经济全球化,电子商务环境的竞争越来越激烈,人们必然会选择协商来解决利益冲突。利用agent自动协商技术可以替换人工协商费时、代价高、反应迟钝等缺点,有利于协商的效率,改善了人们生活质量。关于多agent自动协商方法.的研究已经获得了非常多的有价值的研究成果。但是,大部分研究员的重点是协商模型的构建,或者是强化学习中Q-learning算法与贝叶斯算法进行组合,采用的都是事先设定的固定的信念知识,没有对参数进行探讨;还有研究员把强化学习算法与对手分类进行组合解决了单议题的协商,没有对多议题相关的协商进行处理。所以本文针对存在的问题进行了如下改进:1、考虑到增强学习在协商策略中存在一些很重要的参数,譬如:时间信念知识、时间折扣率、协商轮次等,提出了强化学习多议题相关协商算法,实验对不同的参数进行了对比,验证了时间信念为减函数、折扣率为0.9时,算法的性能更好。2、考虑到对手分类算法与Q-learning算法能够更好的适应动态变化的环境,本文提出了基于对手分类的强化学习双边多议题相关的协商算法,与强化学习多议题相关的协商算法比较,验证了算法的可行性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2015-12-01)
小环[3](2014)在《美国拟将宽带下限提升至10Mbps》一文中研究指出本报讯 美国联邦通信委员会(FCC)近日透露,拟提议修改宽带网速的标准,即下载速度每秒10Mbps以上才属于宽带网络,并为此征求公众意见,同时希望通过征询决定是否对固网和移动宽带制订不同的速率标准。 据报道,FCC目前对宽带网络的定义为下载速度(本文来源于《人民邮电》期刊2014-08-13)
陈培友,高太光,李一军[4](2014)在《面向Agent马尔科夫多议题自动谈判模型研究》一文中研究指出为增强自动谈判模型中各谈判Agent在报价与反报价过程中的科学性和合理性,提高谈判的效率和成功的概率,将马尔科夫链方法应用于对谈判对方各轮报价的预测当中,以增强模型对谈判过程的逻辑推理能力,通过与改进后的遗传算法相结合,构建了面向Agent的马尔科夫多议题自动谈判模型,期望为谈判各方在谈判过程中的报价提供有力支持。通过仿真计算可以看出,所提模型很好地对谈判过程进行了仿真和推理,多种方法的有效结合,能够客观地为谈判各方Agent提供合理决策的有效依据。(本文来源于《管理工程学报》期刊2014年03期)
邹立[5](2014)在《一类复杂环境下双边多议题协商模型研究》一文中研究指出双边多议题协商是Agent自动化协商研究的重要内容,特别是复杂环境下的双边多议题协商的研究,一直是自动化协商研究热点。多议题协商引入的大规模结局空间,协商对手未知性和协商时间限制等,使建立高效的面对复杂环境的协商模型成为当前协商研究的挑战性问题之一。本文提出一种基于对手预测的动态风险协商模型,该模型采用高斯过程回归来根据对手提议效用值来预测对手的让步率,并通过动态风险函数来改变Agent的风险态度。本文设计了两类动态风险策略,第一种风险策略是基于协商时间的,Agent在协商过程中能够根据协商消耗时间改变风险态度,通过分析对手的让步策略并结合协商消耗时间,计算出Agent当前接受对手提议存在的风险大小,使Agent不会以低效用值过早地接受对手提议;第二种风险策略是基于效用阈值的,Agent对协商对手的风险态度取决于对手提议的效用与Agent效用阈值的差,在预测对手让步的基础上,根据对手效用的大小来改变Agent的风险态度。根据上述的协商模型和两类风险策略,本文设计与实现一种双边多议题协商Agent。将基于上述策略的协商Agent模型在GENIUS协商竞标赛平台上与其他协商Agent进行协商实验。其结果表明,本文建立的协商Agent能适应复杂环境下不同的协商领域,基于协商时间的动态风险协商策略能够根据协商消耗时间以及对手提议效用值来调整风险系数以改变Agent的风险态度,而基于效用阈值的动态风险协商策略能够根据对手提议效用值的变化情况来决定自身的风险策略从而改变让步率。两类动态风险策略在不同的协商领域中进行双边多议题协商均能获得较高的效用值,并且消耗的协商时间相对较少,验证了采用本文提出的动态风险机制的协商模型在各类协商领域中都具有良好的协商性能。(本文来源于《湖南大学》期刊2014-05-13)
李治明[6](2014)在《基于RBGA的多议题自动谈判模型研究》一文中研究指出Agent技术和电子商务的迅猛发展使电子商务自动谈判成为一个热门的研究课题。随着研究的不断深入,研究的范围从议价谈判逐渐扩展到多议题谈判,并经历了从顺序谈判到并发谈判,从拍卖式谈判到协商式谈判的发展历程。遗传算法在求解多目标优化问题时能有效收敛到最优解。由于多议题谈判需要同时考虑多个议题的取值及权重,本质上属于多目标优化问题的范畴,因此基于遗传算法的多议题自动谈判得到了国内外学者的广泛关注。在多议题谈判中,议题之间存在着两类关联,分别是间接关联和约束。间接关联体现了提议中各议题的取值与提议的总效用之间的关系,约束描述了一个议题取值改变导致另一个议题取值随之变化的现象。现有的研究大多利用多属性效用理论来处理议题的间接关联,但对议题间的约束考虑较少,不能较好地解决约束限制下的多议题谈判问题,极大地限制了其使用价值。针对这一问题,本文研究并建立了一种能明确描述议题之间各种约束的约束规则,设计了一种能从全局的角度直观反映约束的约束图和一种能体现议题取值根据约束规则动态变化情况的议题取值矩阵。接下来对传统遗传算法进行分析和研究,结合遗传算法、约束规则、约束图与议题取值矩阵,提出了一种适用于约束限制下多议题自动谈判问题的改进遗传算法RBGA (Rule Based Genetic Algorithm),建立了基于RBGA的多议题谈判模型,实现了相应的谈判算法。本文最后结合Agent开发平台Jade和集成开发环境NetBeans实现了本文模型的原型系统,在该系统的基础上对本文模型进行了实验分析,实验结果表明,该模型在议题间存在约束时能有效得出谈判的Pareto最优解。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2014-04-01)
周松华[7](2014)在《基于模糊粒子群优化算法的双边多议题协商模型》一文中研究指出针对电子商务应用,提出了一种基于模糊粒子群优化算法的双边多议题协商模型。该模型以追求协商双方联合效用最大化为前提,通过粒子群在对手提议和自身议题理想值域之间进行快速有效搜索出最优解或近似最优解生成反提议;从而促使协商实现"双赢"。实验分析表明,该模型能有效提高协商效率。(本文来源于《井冈山大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期)
陈利红[8](2014)在《基于Agent的多议题自动协商方法研究》一文中研究指出随着互联网的飞速发展,电子商务应运而生,它不仅提高了人们的生活效率、节省了大量费用,而且提高了社会的生产能力。协商是电子商务进行在线交易的重要方法,也是智能Agent设计的重要目标。目前关于Agent自动协商方法的研究已经很多,但是已有的方法要么只是考虑到协商的公平性、协商效用、协商时间等单方面的协商性能的提高,在提高某一协商性能的同时总是相应地影响了其它的性能;要么在多议题协商时不考虑协商议题间的关联性;要么协商模型过于理想化,不符合现实生活中的协商。所以针对已有协商方法的优缺点,本文从协商框架、协商策略以及Agent的自适应学习能力等方面改进Agent的协商方法、优化Agent的协商模型。主要工作内容包括以下四部分:(1)考虑到协商的公平性,提出一个基于中介Agent的双边多议题并行协商框架,主要包括叁个Agent:买方Agent、卖方Agent以及中介Agent。买卖双方Agent同时向中介Agent提交协商提议,中介Agent判断双方是否存在交易机会并决定最终的协商协议。(2)对协商双方Agent的协商策略进行优化,使用强化学习算法(Q-学习算法)动态产生最优协商策略,提高协商性能。并与性能较好的自主Agent多议题并行协商模型进行了对比实验,验证了该方法确实提高了协商的效率。(3)优化传统的强化学习协商策略,引入参数期望还原率对原始期望效用进行还原,避免协商刚开始协商Agent便做出过大程度的让步。并进行了对比实验,实验结果表明该方法不仅是有效的,而且是高效的。(4)优化中介Agent的自适应学习能力以及调解能力,引入一个让步效用基准函数,中介Agent通过该基准函数调节买卖双方Agent的协商策略,协调双方协商。最后通过对比实验验证了该方法确实推进了协商进程,优化了协商的整体性能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2014-01-01)
杨艳艳,王黎明,柴玉梅[9](2013)在《基于CP-nets的多议题对称依赖关系的研究》一文中研究指出为了进一步丰富CP-nets对偏好语言的描述能力,提出了一种名为SDCP-nets的图形工具。该工具利用效用矩阵,刻画议题间的对称依赖关系,在SDCP-nets中,条件偏好关系的刻画使得择优选择和搜索最佳方案更加有效,对称依赖关系的描述又进一步确保了算法结果的准确性。形式化定义了SDCP-nets的结构、语义和一致性,给出了关于SDCP-nets的择优选择算法和最佳方案选择算法。实验结果表明,利用SDCP-nets来描述用户的偏好语言具有较高的准确度。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2013年11期)
储军飞,潘郁,张振海[10](2013)在《技术创新平台中基于Agent的多议题协商算法与策略》一文中研究指出针对技术创新平台应用背景下的技术对接协商问题,结合智能感知Agent技术,分析并设计了多议题协商算法与策略。由技术创新平台中技术对接的实际环境,充分地利用平台中的历史技术对接提议,并考虑到技术对接双方的技术对接效益,设计技术对接中基于智能感知Agent的多议题协商算法,并在此基础上设计提议生成策略,提出技术对接协商中的建议解。保证了技术对接过程中技术交易双方的综合效益最优,使得技术交易双方能够在技术对接协商中达到效益"双赢"。通过技术创新平台中的技术对接的实际算例,例证了该协商算法与协商策略对技术创新平台中技术对接环境的适用性、合理性、可行性和有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年11期)
多议题论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
随着经济全球化,电子商务环境的竞争越来越激烈,人们必然会选择协商来解决利益冲突。利用agent自动协商技术可以替换人工协商费时、代价高、反应迟钝等缺点,有利于协商的效率,改善了人们生活质量。关于多agent自动协商方法.的研究已经获得了非常多的有价值的研究成果。但是,大部分研究员的重点是协商模型的构建,或者是强化学习中Q-learning算法与贝叶斯算法进行组合,采用的都是事先设定的固定的信念知识,没有对参数进行探讨;还有研究员把强化学习算法与对手分类进行组合解决了单议题的协商,没有对多议题相关的协商进行处理。所以本文针对存在的问题进行了如下改进:1、考虑到增强学习在协商策略中存在一些很重要的参数,譬如:时间信念知识、时间折扣率、协商轮次等,提出了强化学习多议题相关协商算法,实验对不同的参数进行了对比,验证了时间信念为减函数、折扣率为0.9时,算法的性能更好。2、考虑到对手分类算法与Q-learning算法能够更好的适应动态变化的环境,本文提出了基于对手分类的强化学习双边多议题相关的协商算法,与强化学习多议题相关的协商算法比较,验证了算法的可行性。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多议题论文参考文献
[1].余维.基于多Agent的多议题协商冲突网络模型及其演化研究[D].重庆工商大学.2016
[2].张京敏.基于Agent增强学习多议题的自动协商研究[D].哈尔滨工程大学.2015
[3].小环.美国拟将宽带下限提升至10Mbps[N].人民邮电.2014
[4].陈培友,高太光,李一军.面向Agent马尔科夫多议题自动谈判模型研究[J].管理工程学报.2014
[5].邹立.一类复杂环境下双边多议题协商模型研究[D].湖南大学.2014
[6].李治明.基于RBGA的多议题自动谈判模型研究[D].合肥工业大学.2014
[7].周松华.基于模糊粒子群优化算法的双边多议题协商模型[J].井冈山大学学报(自然科学版).2014
[8].陈利红.基于Agent的多议题自动协商方法研究[D].哈尔滨工程大学.2014
[9].杨艳艳,王黎明,柴玉梅.基于CP-nets的多议题对称依赖关系的研究[J].计算机工程与设计.2013
[10].储军飞,潘郁,张振海.技术创新平台中基于Agent的多议题协商算法与策略[J].计算机应用.2013