基于模糊理论的双边多议题协商相关技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·Agent 与MAS 概述 | 第11-15页 |
| ·Agent 技术概况 | 第11-13页 |
| ·MAS 技术研究现状 | 第13-15页 |
| ·自动协商技术的发展现状 | 第15-18页 |
| ·协商的基本概念 | 第15页 |
| ·自动协商技术的基本类别 | 第15-16页 |
| ·双边多议题自动协商技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 MAS 自动协商相关理论 | 第19-29页 |
| ·自动协商的基本概念 | 第19-20页 |
| ·自动协商的定义 | 第19页 |
| ·协商的基本类型 | 第19-20页 |
| ·自动协商系统的组成 | 第20-22页 |
| ·协商结果的衡量标准 | 第22-23页 |
| ·双边多议题自动协商过程研究 | 第23-27页 |
| ·自动协商系统的特性 | 第23页 |
| ·自动协商系统的参数 | 第23-24页 |
| ·协商通信语言 | 第24-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 包含定性议题的双边多议题自动协商模型 | 第29-45页 |
| ·协商环境假设 | 第29-30页 |
| ·多Agent 协商模型形式化描述 | 第30页 |
| ·协商议题 | 第30-34页 |
| ·形式化描述 | 第30-31页 |
| ·可定量表达的议题 | 第31-32页 |
| ·可定性表达的议题 | 第32-34页 |
| ·效用评价机制 | 第34-37页 |
| ·单定量议题的效用函数 | 第34-35页 |
| ·单定性议题的效用函数 | 第35-36页 |
| ·整合效用 | 第36-37页 |
| ·协商协议 | 第37-39页 |
| ·Agent 形式化描述 | 第39页 |
| ·提议生成策略 | 第39-43页 |
| ·时间依赖策略 | 第40-42页 |
| ·其它依赖策略 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于模糊逻辑系统学习的提议生成策略 | 第45-55页 |
| ·模糊逻辑系统的模型 | 第45-47页 |
| ·模糊产生器 | 第46页 |
| ·模糊规则库 | 第46页 |
| ·模糊推理机 | 第46-47页 |
| ·模糊消除器 | 第47页 |
| ·模糊逻辑系统的逼近特性 | 第47-50页 |
| ·模糊逻辑系统输入输出关系的推导 | 第47-49页 |
| ·模糊逻辑系统的万能逼近特性 | 第49-50页 |
| ·模糊逻辑系统的学习算法 | 第50-52页 |
| ·问题分析 | 第50-51页 |
| ·基于最近邻聚类的学习算法 | 第51-52页 |
| ·基于学习的提议生成策略 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第55-61页 |
| ·BMNs 的构建 | 第55-57页 |
| ·BMNs 的设计原则 | 第55页 |
| ·BMNs 的实现 | 第55-57页 |
| ·实验与分析 | 第57-60页 |
| ·整合效用对比实验 | 第59页 |
| ·协商成功时间对比实验 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第68页 |
