基于多Agent的多议题协商冲突网络模型及其演化研究

发布时间：2017-10-10 19:06

  本文关键词：基于多Agent的多议题协商冲突网络模型及其演化研究

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【摘要】：随着电子商务的发展与人工智能技术的完善,电子商务与人工智能技术的结合成为新的关键技术。基于Agent人工智能技术的电子商务协商系统,能够满足人们日益增长的个性化协商需求,推动了电子商务的智能化发展。然而协商冲突在多Agent构成的智能协商系统中普遍存在,多议题之间的相互依赖关系使得一个Agent可能与多个Agent形成协商冲突,从而使Agent间形成协商冲突网络,复杂且动态的协商冲突网络阻碍Agent协商系统的可靠运行。因此,研究协商冲突网络形成的内在动因及其演化过程,是多Agent智能协商系统中一个值得关注的重点问题。论文以协商冲突网络的形成及其演化机理为核心展开研究,旨在提高多方多议题协商效率。具体包括以下研究工作:(1)构建了基于多Agent的多议题协商冲突网络模型。论文以多Agent系统中的协商模型为基础,对协商议题进行了描述,定义了基于协商冲突的协商策略。协商议题与协商策略是协商冲突产生的基本要素,在此基础上给出了协商冲突的定义,并通过Agent协商过程展现出协商冲突的产生过程。根据多Agent智能协商系统中Agent对多议题协商的特征,对协商冲突网络进行了定义并构造出一个通用的协商冲突网络模型,同时以电子商务中的多方协商为例,给出了协商冲突网络的示例,并对协商冲突网络的组成要素进行了分析。(2)建立了基于人工免疫算法的协商冲突求解模型。多Agent因协商冲突而形成协商冲突对是构成协商冲突网络的关键,论文根据Agent的自主行为及智能行为等特征,将人工免疫算法应用到协商冲突的求解中。对协商冲突的解进行了定义,从而建立了基于人工免疫算法的协商冲突求解模型。该模型对协商冲突对的求解具有有效性,同时协商冲突的解可作为Agent进行动态决策的初始化条件。(3)建立了协商冲突网络演化模型。运用有限状态自动机理论,分析了Agent的动态决策过程,Agent通过学习邻居顶点的协商策略以此进行动态决策,从而影响协商冲突网络的动态演化,论文在此基础上分析了协商冲突对间Agent的状态转移,从而建立了协商冲突网络演化模型,同时对Agent的协商策略更新机制进行了设计。结合协商冲突网络的动态性与Agent的智能协商策略,分析了协商冲突网络的状态转移过程。协商冲突网络演化模型的建立,有效的反映了协商冲突网络的动态特征,能够为有效控制协商冲突演化路径提供解决方案,提高多Agent智能协商系统的稳定性以及提高Agent协商效率。
【关键词】：多Agent系统 多议题协商 协商冲突网络 协商冲突网络演化
【学位授予单位】：重庆工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F713.36;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.3 研究内容14-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第2章 理论与技术基础18-24
• 2.1 多Agent系统18-20
• 2.2 多Agent多议题协商20-21
• 2.3 基于人工免疫算法的Agent策略优化21
• 2.4 有限状态自动机21-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 基于多Agent的多议题协商冲突网络模型24-35
• 3.1 协商模型24-27
• 3.2 协商冲突27-29
• 3.3 协商冲突网络29-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第4章 基于人工免疫算法的多议题协商冲突求解35-42
• 4.1 协商冲突的解35-36
• 4.2 整合效用最大化模型36-37
• 4.3 基于人工免疫算法的协商冲突求解过程37-40
• 4.4 实验分析40-41
• 4.5 本章小结41-42
• 第5章 多议题协商冲突网络演化模型42-58
• 5.1 协商冲突网络顶点状态演化42-46
• 5.2 协商冲突网络演化46-47
• 5.3 协商策略更新47-51
• 5.4 协商冲突网络状态转移过程51-57
• 5.5 本章小结57-58
• 第6章 总结与展望58-60
• 6.1 研究总结58-59
• 6.2 研究展望59-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64
• 作者在学期间发表论文及参加课题情况64

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本文编号：1008064