【摘 要】
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多属性之间的依赖关系增加协商Agent效用函数的复杂性,从而也增加多属性协商问题的复杂度,本文提出一种基于GAI多属性依赖的协商模型,该模型使用GAI分解将协商Agent的非线性
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多属性之间的依赖关系增加协商Agent效用函数的复杂性,从而也增加多属性协商问题的复杂度,本文提出一种基于GAI多属性依赖的协商模型,该模型使用GAI分解将协商Agent的非线性效用函数表示为依赖属性子集的子效用之和,在协商过程中,协商双方采用不同的让步策略和提议策略来改变提议的内容,卖方Agent利用本文提出的GAI网合并算法将协商双方的GAI网合并,并利用生成的GAI树产生使社会福利评估值最大的提议,实验表明当买方Agent采用局部让步策略且卖方Agent采用全局让步策略时,协商双方能够在有限的协商步内达到接近Pareto最优的协商结局.
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