本文作者：张科；罗军；邓俊昆；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对传统增强学习算法存在妥协过快导致自身效用降低的缺点,通过设计改进增强学习算法的双边多议题协商模型,引入期望还原率,还原Agent的期望,从而提高协商解的质量。通过实验分析了期望还原率不同取值对协商的影响,并对传统增强学习协商策略、基于时间的协商策略和改进增强学习协商策略的协商效果做了对比。实验表明,在协商次数允许的范围之内,基于期望还原率的改进增强学习算法在双边多议题协商中能够提升双方的效用。
【论文正文预览】：将学习机制引入基于Agent的电子商务协商中,也就是在协商过程中学习对手的信念、偏好以及协商环境知识,使得Agent适应动态变化的环境,通过不断调整自身信念,采取不同策略与对手进行协商,使利益最大化[1]。目前已有多种机器学习的方法应用到协商当中,常见的有贝叶斯学习、遗传
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：协商策略增强学习期望还原率双边多议题
【参考文献】:

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【稿件标题】：基于改进增强学习算法的双边多协议协商策略
【作者单位】：重庆大学计算机学院;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
【版权所有人】：张科；罗军；邓俊昆；

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