基于前景理论的多Agent辩论协商策略研究

发布时间：2017-05-31 02:11

  本文关键词：基于前景理论的多Agent辩论协商策略研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：协商的目的是为了通过双方不断的沟通来化解利益冲突,促进协商达成。基于多Agent的自动协商充分利用了Agent的智能性和交互性,可以更好地实现复杂的电子商务交易过程,已经成为协商领域研究的前沿。有效的协商策略是多Agent协商的基础,不仅可以帮助协商者做出决策,而且可以提高协商效益,促进电子商务交易一致性。基于多Agent的辩论协商是协商领域较新的方向,引入辩论后,协商不再局限于固定的形式,从而可以提高协商的灵活性和适应性。然而通过探索国内外研究成果发现,现有的辩论协商研究多集中在形式化层面,缺乏对辩论的产生、评估和决策策略的系统化研究。鉴于此,本文将前景理论引入到多Agent辩论协商研究中,充分发挥前景理论在处理不确定性决策方面的优势,改变传统效用最大化的决策过程;融入协商Agent的心理偏好以及决策行为;并设定基于前景理论的多Agent辩论协商模型,该模型设定了本文中所应用的基本元素,并且规定了Agent之间的辩论交互规则,很好地控制了辩论协商的进程;规定了交易双方对待当前提议的相对损失和收益的态度,进一步设定提议参考点。基于此,制定了基于前景理论的多Agent辩论协商策略,有效地学习了对手信念,并能正确预测对手心理偏好,使得决策更符合人的行为,从而促进辩论的达成。除此之外,本文充分考虑机器学习算法的优势,引入一种新型动态学习方法-PBIL(Population-Based Incremental Learning),它通过竞争学习所获得的知识来指导选取最优解,用来对基于前景理论的辩论协商策略进行优化,并设定市场评价集合对算法学习速率进行调整,形成新的具有自适应能力的APBIL算法,对协商过程进行优化。本文研究是对协商领域的一种新的探索,首先从协商策略和运行机制方面融入了人的主观决策行为因素,使得协商结果更符合实际决策,为后续的自适应辩论协商策略提供一种新的思路,从而应对实际协商中动态、灵活和不确定性的需求。
【关键词】：辩论协商 前景理论 协商策略 APBIL算法
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及研究意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状及分析10-15
• 1.2.1 多Agent辩论协商研究现状10-12
• 1.2.2 前景理论决策研究现状12-14
• 1.2.3 自适应协商策略研究现状14-15
• 1.3 多Agent辩论协商存在问题15
• 1.4 本文的研究内容15-16
• 1.5 本文的研究路线16-19
• 第2章 相关研究理论19-25
• 2.1 基础研究理论19-21
• 2.1.1 辩论协商理论19
• 2.1.2 效用理论19-20
• 2.1.3 前景理论20-21
• 2.2 基于多Agent的辩论协商研究21-24
• 2.2.1 基于多Agent的辩论协商策略21-22
• 2.2.2 基于多Agent的辩论协商机制22-23
• 2.2.3 基于多Agent的辩论协商模型23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第3章 基于前景理论的多Agent辩论协商模型25-39
• 3.1 基于前景理论的辩论协商参数25-27
• 3.1.1 相关参数分析与设置25-26
• 3.1.2 参数的基本约束26-27
• 3.2 基于多Agent的辩论协商模型交互规则27-30
• 3.2.1 基于多Agent的辩论协商交互语义27-29
• 3.2.2 基于多Agent的辩论协商交互规则29-30
• 3.3 基于前景理论的多Agent辩论协商机制30-32
• 3.4 基于前景理论的多Agent辩论协商模型32-35
• 3.4.1 协商中的前景值33
• 3.4.2 价值函数33-34
• 3.4.3 权重函数34
• 3.4.4 指标矩阵34
• 3.4.5 参考点选择34-35
• 3.5 基于前景理论的多Agent辩论协商策略35-38
• 3.5.1 基于前景理论的多Agent辩论协商决策逻辑35-36
• 3.5.2 基于前景理论的多Agent辩论协商策略流程36
• 3.5.3 基于前景理论的多Agent辩论协商策略36-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 基于APBIL的多Agent辩论协商策略优化39-47
• 4.1 PBIL算法基本原理39-40
• 4.2 基于APBIL算法的多Agent辩论协商过程设置40-44
• 4.2.1 市场环境的评价集合40-41
• 4.2.2 环境影响因子41-42
• 4.2.3 自适应PBIL（Adaptive PBIL, APBIL）算法42-43
• 4.2.4 APBIL算法步骤43-44
• 4.3 基于APBIL算法的多Agent辩论协商策略优化44-46
• 4.3.1 提议表示44
• 4.3.2 适应度函数44
• 4.3.3 优化流程44-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 基于前景理论的多Agent辩论协商策略功能实现47-59
• 5.1 多Agent辩论协商案例设置47-49
• 5.2 基于前景理论的多Agent辩论协商策略功能实现49-57
• 5.2.1 信息处理49-51
• 5.2.2 前景理论策略推理过程51-53
• 5.2.3 改进PBIL策略优化实现53-57
• 5.3 本章小结57-59
• 结论59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文65-67
• 攻读硕士学位期间所参与的课题67-69
• 致谢69

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