具有学习机制的电子商务自动谈判研究
| 内容摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外相关领域的研究现状 | 第10-14页 |
| ·Agent在电子商务中的应用 | 第10页 |
| ·现有的自动谈判系统 | 第10-11页 |
| ·目前研究中所采用的理论方法 | 第11-13页 |
| ·现有自动谈判系统中的机器学习方法 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·主要工作 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论 | 第17-31页 |
| ·Agent与Multi-Agent | 第17-20页 |
| ·Agent的定义 | 第17页 |
| ·Agent的分类 | 第17-18页 |
| ·Multi-Agent系统 | 第18-19页 |
| ·MAS中的协商 | 第19-20页 |
| ·基于Agent的电子商务 | 第20-21页 |
| ·电子商务的定义 | 第20页 |
| ·Agent在电子商务中的适用性 | 第20-21页 |
| ·CBB模型 | 第21页 |
| ·谈判 | 第21-25页 |
| ·谈判的定义、特征 | 第21-22页 |
| ·谈判的基本原理 | 第22-24页 |
| ·相关概念 | 第24-25页 |
| ·应用Agent的优势 | 第25页 |
| ·自动谈判系统必须具有的几个属性 | 第25页 |
| ·学习的必要性 | 第25-26页 |
| ·强化学习 | 第26-29页 |
| ·贝叶斯学习 | 第29-31页 |
| 第三章 基于Agent的多问题自动谈判模型 | 第31-39页 |
| ·自动谈判的环境界定 | 第31-32页 |
| ·谈判的基数 | 第31页 |
| ·Agent的特征 | 第31页 |
| ·谈判环境 | 第31-32页 |
| ·谈判协议 | 第32-33页 |
| ·提议的形式 | 第33页 |
| ·谈判Agent的执行流程 | 第33-37页 |
| ·更新信念 | 第34-35页 |
| ·约束库和约束检查 | 第35页 |
| ·评估提议 | 第35页 |
| ·策略构造 | 第35-36页 |
| ·本体服务器 | 第36-37页 |
| ·谈判模型 | 第37-39页 |
| 第四章 具有学习机制的自动谈判 | 第39-46页 |
| ·评估提议 | 第39-40页 |
| ·更新信念 | 第40页 |
| ·动态Q-学习 | 第40-42页 |
| ·提议生成过程 | 第42-43页 |
| ·一对多自动谈判探讨 | 第43-46页 |
| 第五章 实验结果 | 第46-50页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·相关参数的影响实验 | 第46-47页 |
| ·学习率α | 第46页 |
| ·折扣值γ | 第46-47页 |
| ·联合参数 | 第47页 |
| ·信念学习实验 | 第47-48页 |
| ·基于信念的动态Q-学习实验 | 第48-50页 |
| 第六章 结论和展望 | 第50-51页 |
| ·工作小结 | 第50页 |
| ·未来工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
