【摘 要】
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为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换国家重点实验室,北京理工大学软件学院
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为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中agent协商的效率。在相同实验条件下,分别对四种遗传算法各进行了1000次的实验,结果表明同样达到协商满意解的时候,标准遗传算法SGA平均需要360次协商,基于Metropolis准则的遗传算法MGA平均需要230次协商,自适应遗传算法AGA平均需要207次协商,而IGA平均仅需要151次协商。这个结果说明,在求解竞争环境下双边多
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