一种优化的基于增强学习协商策略

被引:2
作者
孙天昊
朱庆生
李双庆
周明强
机构
[1] 重庆大学计算机学院
关键词
增强学习; 协商策略; 协商历史;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
增强学习可以帮助协商Agent选择最优行动实现其最终目标。对基于增强学习的协商策略进行优化,在协商过程中充分利用对手的历史信息,加快协商解的收敛和提高协商解的质量。最后通过实验验证了算法的有效性和可用性。
引用
收藏
页码:24 / 25+53 +53
页数:3
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[2]   基于增强学习的代理谈判模型 [J].
张化祥 ;
黄上腾 .
计算机工程, 2004, (10) :137-139
[3]  
Automated Negotiation: Prospects, Methods and Challenges[J] . N.R. Jennings,P. Faratin,A.R. Lomuscio,S. Parsons,M.J. Wooldridge,C. Sierra.Group Decision and Negotiation . 2001 (2)
[4]  
Multiagent Systems: A Survey from a Machine Learning Perspective[J] . Peter Stone,Manuela Veloso.Autonomous Robots . 2000 (3)