本文關鍵詞：基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：協(xié)商的目的是為了通過雙方不斷的溝通來化解利益沖突,促進協(xié)商達成。基于多Agent的自動協(xié)商充分利用了Agent的智能性和交互性,可以更好地實現(xiàn)復雜的電子商務交易過程,已經(jīng)成為協(xié)商領域研究的前沿。有效的協(xié)商策略是多Agent協(xié)商的基礎,不僅可以幫助協(xié)商者做出決策,而且可以提高協(xié)商效益,促進電子商務交易一致性�；诙郃gent的辯論協(xié)商是協(xié)商領域較新的方向,引入辯論后,協(xié)商不再局限于固定的形式,從而可以提高協(xié)商的靈活性和適應性。然而通過探索國內(nèi)外研究成果發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的辯論協(xié)商研究多集中在形式化層面,缺乏對辯論的產(chǎn)生、評估和決策策略的系統(tǒng)化研究。鑒于此,本文將前景理論引入到多Agent辯論協(xié)商研究中,充分發(fā)揮前景理論在處理不確定性決策方面的優(yōu)勢,改變傳統(tǒng)效用最大化的決策過程;融入?yún)f(xié)商Agent的心理偏好以及決策行為;并設定基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商模型,該模型設定了本文中所應用的基本元素,并且規(guī)定了Agent之間的辯論交互規(guī)則,很好地控制了辯論協(xié)商的進程;規(guī)定了交易雙方對待當前提議的相對損失和收益的態(tài)度,進一步設定提議參考點�；诖�,制定了基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略,有效地學習了對手信念,并能正確預測對手心理偏好,使得決策更符合人的行為,從而促進辯論的達成。除此之外,本文充分考慮機器學習算法的優(yōu)勢,引入一種新型動態(tài)學習方法-PBIL(Population-Based Incremental Learning),它通過競爭學習所獲得的知識來指導選取最優(yōu)解,用來對基于前景理論的辯論協(xié)商策略進行優(yōu)化,并設定市場評價集合對算法學習速率進行調(diào)整,形成新的具有自適應能力的APBIL算法,對協(xié)商過程進行優(yōu)化。本文研究是對協(xié)商領域的一種新的探索,首先從協(xié)商策略和運行機制方面融入了人的主觀決策行為因素,使得協(xié)商結(jié)果更符合實際決策,為后續(xù)的自適應辯論協(xié)商策略提供一種新的思路,從而應對實際協(xié)商中動態(tài)、靈活和不確定性的需求。
【關鍵詞】：辯論協(xié)商 前景理論 協(xié)商策略 APBIL算法
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及研究意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-15
• 1.2.1 多Agent辯論協(xié)商研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 前景理論決策研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 自適應協(xié)商策略研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 多Agent辯論協(xié)商存在問題15
• 1.4 本文的研究內(nèi)容15-16
• 1.5 本文的研究路線16-19
• 第2章 相關研究理論19-25
• 2.1 基礎研究理論19-21
• 2.1.1 辯論協(xié)商理論19
• 2.1.2 效用理論19-20
• 2.1.3 前景理論20-21
• 2.2 基于多Agent的辯論協(xié)商研究21-24
• 2.2.1 基于多Agent的辯論協(xié)商策略21-22
• 2.2.2 基于多Agent的辯論協(xié)商機制22-23
• 2.2.3 基于多Agent的辯論協(xié)商模型23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商模型25-39
• 3.1 基于前景理論的辯論協(xié)商參數(shù)25-27
• 3.1.1 相關參數(shù)分析與設置25-26
• 3.1.2 參數(shù)的基本約束26-27
• 3.2 基于多Agent的辯論協(xié)商模型交互規(guī)則27-30
• 3.2.1 基于多Agent的辯論協(xié)商交互語義27-29
• 3.2.2 基于多Agent的辯論協(xié)商交互規(guī)則29-30
• 3.3 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商機制30-32
• 3.4 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商模型32-35
• 3.4.1 協(xié)商中的前景值33
• 3.4.2 價值函數(shù)33-34
• 3.4.3 權重函數(shù)34
• 3.4.4 指標矩陣34
• 3.4.5 參考點選擇34-35
• 3.5 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略35-38
• 3.5.1 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商決策邏輯35-36
• 3.5.2 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略流程36
• 3.5.3 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略36-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于APBIL的多Agent辯論協(xié)商策略優(yōu)化39-47
• 4.1 PBIL算法基本原理39-40
• 4.2 基于APBIL算法的多Agent辯論協(xié)商過程設置40-44
• 4.2.1 市場環(huán)境的評價集合40-41
• 4.2.2 環(huán)境影響因子41-42
• 4.2.3 自適應PBIL（Adaptive PBIL, APBIL）算法42-43
• 4.2.4 APBIL算法步驟43-44
• 4.3 基于APBIL算法的多Agent辯論協(xié)商策略優(yōu)化44-46
• 4.3.1 提議表示44
• 4.3.2 適應度函數(shù)44
• 4.3.3 優(yōu)化流程44-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略功能實現(xiàn)47-59
• 5.1 多Agent辯論協(xié)商案例設置47-49
• 5.2 基于前景理論的多Agent辯論協(xié)商策略功能實現(xiàn)49-57
• 5.2.1 信息處理49-51
• 5.2.2 前景理論策略推理過程51-53
• 5.2.3 改進PBIL策略優(yōu)化實現(xiàn)53-57
• 5.3 本章小結(jié)57-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文65-67
• 攻讀碩士學位期間所參與的課題67-69
• 致謝69

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本文編號：408417