【摘 要】
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为了提高自动化双边多议题协商的成效,提出了建立贝叶斯后验模型,以协商历史数据为训练样本,学习对手的协商偏好,依据对手偏好制定双赢的协商反建议,进而提高协商成效。假设
【机 构】
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浙江科技学院信息与电子工程学院,浙江大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61175058）, 浙江省自然科学基金资助项目（Y1100036）, 浙江省教育厅科研计划基金资助项目（Y201016929）, 浙江省高校优秀青年教师资助计划资助项目
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为了提高自动化双边多议题协商的成效,提出了建立贝叶斯后验模型,以协商历史数据为训练样本,学习对手的协商偏好,依据对手偏好制定双赢的协商反建议,进而提高协商成效。假设空间是复杂的多维连续函数,借助马尔可夫链蒙特卡罗方法对其进行抽样,提高了极大后验的计算速度。实验数据表明,新型协商模型能够提高协商效率,减少协商回合数,并提高协商总体效用。
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