【摘 要】
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多问题协商近年来成为多Agent系统(MAS)研究的新热点.许多基于对策论的协商方法,倾向于假设Agent的效用固定不变,默认多问题之间是完全可以互相补偿的,但实际情况往往不是这
【机 构】
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福州大学计算机科学与技术系,福州,350002
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多问题协商近年来成为多Agent系统(MAS)研究的新热点.许多基于对策论的协商方法,倾向于假设Agent的效用固定不变,默认多问题之间是完全可以互相补偿的,但实际情况往往不是这样.本文提出了基于多问题和积决策效用的协商框架,能够处理可补偿和不可互补偿的多问题协商.借鉴辩论式协商的思路,推测交互Agent的态度,并进行Agent之间的心理交互.引入学习算法,动态调整问题权值,以加快协商进程.
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