基于對手態(tài)度學習的協(xié)商決策模型

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在自治的多Agent系統(tǒng)中，Agent一般都有自己的目標，其行為不會被其他Agent控制，協(xié)商成為多Agent系統(tǒng)中Agent之間達成合作意向的重要方式．在協(xié)商中，Agent的理性要求自己利益的最大化，但如果Agent一味強調自身的利益往往很容易造成協(xié)商的破裂．因此在協(xié)商中，需要考慮到對手的情況。但在如電子商務、自治計算競爭環(huán)境中，Agent并不會主動公布自己的私有信息．對于Agent來說唯一可以獲得的就是協(xié)商過程中對方所發(fā)來的建議，學習對手的建議值的序列，成為了獲得對手信息的一個有效的方法。

自動協(xié)商領域中已有不少研究工作用到了學習的方法．Sycara開創(chuàng)性地把機器學習的方法用到了決策模型中．隨后學習的方法被廣泛地用在了協(xié)商的決策模型中．目前的學習算法在協(xié)商中主要用于兩個方面：一是優(yōu)化協(xié)商戰(zhàn)略，主要用到的學習算法有遺傳算法、Reinforcement算法．另一個方面是通過學習協(xié)商的過程來預測對手的偏好和保留值(可容忍值)．其中用到的學習算法有貝葉斯方法、KDE算法．但并沒有相關的工作來學習協(xié)商對手的態(tài)度。

本文提出用學習的方法來獲得對手的協(xié)商態(tài)度，并應用支持向量機實現(xiàn)了具體的學習方法．利用得到協(xié)商對手的態(tài)度，進一步提出了一種協(xié)商決策模型．此模型綜合考慮了對手的協(xié)商態(tài)度和自身的利益．模型能有效減少協(xié)商的時間，增加協(xié)商雙方的效用總和。

1 協(xié)商框架

協(xié)商定義為如下一個四元組：

2 學習對手的協(xié)商態(tài)度

2．1 協(xié)商過程的表示

 協(xié)商 模型 決策 基于 對手 態(tài)度 學習

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