本文關(guān)鍵詞：基于多Agent的多議題協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)模型及其演化研究

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【摘要】：隨著電子商務(wù)的發(fā)展與人工智能技術(shù)的完善,電子商務(wù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合成為新的關(guān)鍵技術(shù)�；贏gent人工智能技術(shù)的電子商務(wù)協(xié)商系統(tǒng),能夠滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的個(gè)性化協(xié)商需求,推動(dòng)了電子商務(wù)的智能化發(fā)展。然而協(xié)商沖突在多Agent構(gòu)成的智能協(xié)商系統(tǒng)中普遍存在,多議題之間的相互依賴關(guān)系使得一個(gè)Agent可能與多個(gè)Agent形成協(xié)商沖突,從而使Agent間形成協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)阻礙Agent協(xié)商系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。因此,研究協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)形成的內(nèi)在動(dòng)因及其演化過(guò)程,是多Agent智能協(xié)商系統(tǒng)中一個(gè)值得關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。論文以協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的形成及其演化機(jī)理為核心展開研究,旨在提高多方多議題協(xié)商效率。具體包括以下研究工作:(1)構(gòu)建了基于多Agent的多議題協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)模型。論文以多Agent系統(tǒng)中的協(xié)商模型為基礎(chǔ),對(duì)協(xié)商議題進(jìn)行了描述,定義了基于協(xié)商沖突的協(xié)商策略。協(xié)商議題與協(xié)商策略是協(xié)商沖突產(chǎn)生的基本要素,在此基礎(chǔ)上給出了協(xié)商沖突的定義,并通過(guò)Agent協(xié)商過(guò)程展現(xiàn)出協(xié)商沖突的產(chǎn)生過(guò)程。根據(jù)多Agent智能協(xié)商系統(tǒng)中Agent對(duì)多議題協(xié)商的特征,對(duì)協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了定義并構(gòu)造出一個(gè)通用的協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)模型,同時(shí)以電子商務(wù)中的多方協(xié)商為例,給出了協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的示例,并對(duì)協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的組成要素進(jìn)行了分析。(2)建立了基于人工免疫算法的協(xié)商沖突求解模型。多Agent因協(xié)商沖突而形成協(xié)商沖突對(duì)是構(gòu)成協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵,論文根據(jù)Agent的自主行為及智能行為等特征,將人工免疫算法應(yīng)用到協(xié)商沖突的求解中。對(duì)協(xié)商沖突的解進(jìn)行了定義,從而建立了基于人工免疫算法的協(xié)商沖突求解模型。該模型對(duì)協(xié)商沖突對(duì)的求解具有有效性,同時(shí)協(xié)商沖突的解可作為Agent進(jìn)行動(dòng)態(tài)決策的初始化條件。(3)建立了協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化模型。運(yùn)用有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)理論,分析了Agent的動(dòng)態(tài)決策過(guò)程,Agent通過(guò)學(xué)習(xí)鄰居頂點(diǎn)的協(xié)商策略以此進(jìn)行動(dòng)態(tài)決策,從而影響協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化,論文在此基礎(chǔ)上分析了協(xié)商沖突對(duì)間Agent的狀態(tài)轉(zhuǎn)移,從而建立了協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化模型,同時(shí)對(duì)Agent的協(xié)商策略更新機(jī)制進(jìn)行了設(shè)計(jì)。結(jié)合協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性與Agent的智能協(xié)商策略,分析了協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程。協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化模型的建立,有效的反映了協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特征,能夠?yàn)橛行Э刂茀f(xié)商沖突演化路徑提供解決方案,提高多Agent智能協(xié)商系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及提高Agent協(xié)商效率。
【關(guān)鍵詞】：多Agent系統(tǒng) 多議題協(xié)商 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò) 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化
【學(xué)位授予單位】：重慶工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F713.36;TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 第2章 理論與技術(shù)基礎(chǔ)18-24
• 2.1 多Agent系統(tǒng)18-20
• 2.2 多Agent多議題協(xié)商20-21
• 2.3 基于人工免疫算法的Agent策略優(yōu)化21
• 2.4 有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于多Agent的多議題協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)模型24-35
• 3.1 協(xié)商模型24-27
• 3.2 協(xié)商沖突27-29
• 3.3 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)29-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基于人工免疫算法的多議題協(xié)商沖突求解35-42
• 4.1 協(xié)商沖突的解35-36
• 4.2 整合效用最大化模型36-37
• 4.3 基于人工免疫算法的協(xié)商沖突求解過(guò)程37-40
• 4.4 實(shí)驗(yàn)分析40-41
• 4.5 本章小結(jié)41-42
• 第5章 多議題協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化模型42-58
• 5.1 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)頂點(diǎn)狀態(tài)演化42-46
• 5.2 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)演化46-47
• 5.3 協(xié)商策略更新47-51
• 5.4 協(xié)商沖突網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程51-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 研究總結(jié)58-59
• 6.2 研究展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 致謝63-64
• 作者在學(xué)期間發(fā)表論文及參加課題情況64

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1008064