基于对手态度学习的协商决策模型

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在自治的多Agent系统中,Agent一般都有自己的目标,其行为不会被其他Agent控制,协商成为多Agent系统中Agent之间达成合作意向的重要方式.在协商中,Agent的理性要求自己利益的最大化,但如果Agent一味强调自身的利益往往很容易造成协商的破裂.因此在协商中,需要考虑到对手的情况。但在如电子商务、自治计算竞争环境中,Agent并不会主动公布自己的私有信息.对于Agent来说唯一可以获得的就是协商过程中对方所发来的建议,学习对手的建议值的序列,成为了获得对手信息的一个有效的方法。

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

 协商 模型 决策 基于 对手 态度 学习

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