计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2005年
1期
147-150,158
,共5页
安波%唐亮贵%李双庆%程代杰
安波%唐亮貴%李雙慶%程代傑
안파%당량귀%리쌍경%정대걸
Multi-Agent系统%协商%Bayesian学习
Multi-Agent繫統%協商%Bayesian學習
Multi-Agent계통%협상%Bayesian학습
在Multi-Agent系统(MAS)中,每一个Agent都有不同的目标,通常只拥有对方的不完全信息,Agent需要具有解决在实现各自目标过程中所产生的各种矛盾的能力.协商是解决这些矛盾的一种有效途径.本文提出了一个基于Bayesian学习的协商模型NMBL:在每一轮协商中,Agent通过Bayesian学习获取协商对手的信息,更新对协商对手的信念,然后根据基于冲突点和不妥协度的协商策略提出下一轮的协商提议.NMBL把整个协商过程看成一个动态的交互过程,体现了Multi-Agent系统的动态特性,同时NMBL具有较强的学习能力.试验证明,该模型具有较好的协商性能.
在Multi-Agent繫統(MAS)中,每一箇Agent都有不同的目標,通常隻擁有對方的不完全信息,Agent需要具有解決在實現各自目標過程中所產生的各種矛盾的能力.協商是解決這些矛盾的一種有效途徑.本文提齣瞭一箇基于Bayesian學習的協商模型NMBL:在每一輪協商中,Agent通過Bayesian學習穫取協商對手的信息,更新對協商對手的信唸,然後根據基于遲突點和不妥協度的協商策略提齣下一輪的協商提議.NMBL把整箇協商過程看成一箇動態的交互過程,體現瞭Multi-Agent繫統的動態特性,同時NMBL具有較彊的學習能力.試驗證明,該模型具有較好的協商性能.
재Multi-Agent계통(MAS)중,매일개Agent도유불동적목표,통상지옹유대방적불완전신식,Agent수요구유해결재실현각자목표과정중소산생적각충모순적능력.협상시해결저사모순적일충유효도경.본문제출료일개기우Bayesian학습적협상모형NMBL:재매일륜협상중,Agent통과Bayesian학습획취협상대수적신식,경신대협상대수적신념,연후근거기우충돌점화불타협도적협상책략제출하일륜적협상제의.NMBL파정개협상과정간성일개동태적교호과정,체현료Multi-Agent계통적동태특성,동시NMBL구유교강적학습능력.시험증명,해모형구유교호적협상성능.
