基于对手态度学习的协商决策模型
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自动协商领域中已有不少研究工作用到了学习的方法.Sycara开创性地把机器学习的方法用到了决策模型中.随后学习的方法被广泛地用在了协商的决策模型中.目前的学习算法在协商中主要用于两个方面:一是优化协商战略,主要用到的学习算法有遗传算法、Reinforcement算法.另一个方面是通过学习协商的过程来预测对手的偏好和保留值(可容忍值).其中用到的学习算法有贝叶斯方法、KDE算法.但并没有相关的工作来学习协商对手的态度。
本文提出用学习的方法来获得对手的协商态度,并应用支持向量机实现了具体的学习方法.利用得到协商对手的态度,进一步提出了一种协商决策模型.此模型综合考虑了对手的协商态度和自身的利益.模型能有效减少协商的时间,增加协商双方的效用总和。
1 协商框架
协商定义为如下一个四元组:
2 学习对手的协商态度
2.1 协商过程的表示
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