【摘 要】
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首先提出了一个双边多主题的协商模型,给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架,并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略,然后利用BP
【机 构】
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北京科技大学,信息工程学院,北京,100083
【出 处】
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第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)
论文部分内容阅读
首先提出了一个双边多主题的协商模型,给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架,并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略,然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和学习,实现了软件人协商的自学习过程.与其他的相关研究相比,论文针对不完整信息环境下的协商交互过程,利用神经网络具有的网络自适应、自学习的能力,对协商最终结果集进行预测,提高了协商的效率.在协商交互中采用该框架的个体将得到更为有利的协商结果,因此更加适用于不完整信息环境下的协商。
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