多Agent自动协商中机器学习的应用研究

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摘要：目前将机器学习理论应用到多Agent自动协商系统中已成为电子商务领域的最新研究课题。本文即是利用贝叶斯法则来更新协商中的环境信息（即信念），利用强化学习中的Q学习算法生成协商中的提议，建立了一个具有学习机制的多Agent自动协商模型。并且封传统Q学习算法追行了扩充，设计了基于Agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。实验验证了算法的收敛性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/88584X/200401/23349550.html

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关键词：agent 机器学习 应用研究 Age 学习的 贝叶斯学习 信念更新 强化学习 自动协商 Q学习算法