【摘 要】
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根据多Agent协商问题的交互特点,引入SVM(Support Vector Machine)分类方法对Agent的协商历史信息进行学习,从Agent的协商历史信息中提取样本来训练SVM,结合模拟协商过程和己方的决策信息,预测与特定伙伴协商时可能出现的结果以及相应的协商收益,根据Agent的自利性原则,选择最合适的协商伙伴。最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性和优越性。
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学现代教育技术中心
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根据多Agent协商问题的交互特点,引入SVM(Support Vector Machine)分类方法对Agent的协商历史信息进行学习,从Agent的协商历史信息中提取样本来训练SVM,结合模拟协商过程和己方的决策信息,预测与特定伙伴协商时可能出现的结果以及相应的协商收益,根据Agent的自利性原则,选择最合适的协商伙伴。最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性和优越性。
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