【摘 要】
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随着Internet技术的发展和计算机的广泛应用,基于Internet的电子商务蓬勃兴起,这给传统商务协作带来了机遇和挑战。多Agent系统在电子商务中发挥着重要的作用。目前在电子商
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随着Internet技术的发展和计算机的广泛应用,基于Internet的电子商务蓬勃兴起,这给传统商务协作带来了机遇和挑战。多Agent系统在电子商务中发挥着重要的作用。目前在电子商务的在线协作中,Agent技术仍然存在两个方面的不足:第一,Agent在线协作中存在欺骗现象,协作成功率不高,电子商务信誉受到威胁,需要从信任的角度优化Agent系统的信任机制;第二,Agent系统协商模型呆板,协商策略缺乏灵活性,难以适应环境的变化。基于Agent的电子商务系统仍需完善,本文从可信,智能的角度研究电子商务中Agent系统性能的改进方案。首先在Agent系统可信方面,借鉴电子商务学中第三方信任管理思想,提出电子商务中Agent信任优化模型—DRI信任模型,并给出信任框架下的协作对象选取算法。信任实验表明,DRI信任模型下的平均协作成功率高于普通信任模型,一定程度上抑制了电子商务协作中的欺诈现象。其次在Agent系统协商方面,引入强化学习原理,根据Watkins提出的Q-强化学习算法,提出Q-协商策略,并给出Q-协商策略的实现算法。协商实验证明:学习后协商策略能够提高Agent在线协作中的协商效率,优化协商过程。最后选取电子商务中旅行者Agent与旅行社Agent在线协作为例,说明DRI信任模型与Q-协商策略在电子商务应用中的合理性和有效性。
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