基于神经网络的协商学习机制

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多agent协商研究中,如何通过学习提高协商效率是一个重要的课题,目前的研究多采用简单的学习算法,学习效果不好。论文首先提出了一个两方多回合交互协商框架,然后依据协商历史结果、协商双方初次出价等信知,对协商结果信息进行预测,从而确定协商交互中的推理策略,并利用BP神经网络的自适应、自学习能力对协商结果预测机制进行学习。随后的验证系统表明,该机制通过对协商结果的有效预测,提高了协商交互的效率和协商个体的效用。
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