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自动协商是多Agent系统中的一个中心议题，它是在Agent间建立一种合作合约，多数情况下这种合约包含多个协商指标，而多指标的协商比单一指标的协商要复杂得多．因此，如何快速、高效地进行Agent间的多指标自动协商是多Agent系统中必须解决的一个问题．给出了一个Agent间多指标协商的模型（MN），并在此基础上提出了双边一多指标协商的一种加速混沌进化算法（ACEA）．ACEA算法首先将混沌机制引入进化计算，然后采用压缩技术对算法进行加速，这样既克服了进化计算过早收敛到局部Nash平衡点的缺点，又解决了多指