基于在线学习的多Agent协商
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第10-12页 |
| ·Agent在电子商务中的应用 | 第10页 |
| ·目前研究中所采用的理论方法 | 第10-11页 |
| ·现有协商中的机器学习方法 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 MAS和协商 | 第15-27页 |
| ·Agent技术概论 | 第15-20页 |
| ·Agent的定义 | 第15-16页 |
| ·Agent的认知模型和理论 | 第16-18页 |
| ·智能 Agent的特征 | 第18-19页 |
| ·Agent的分类 | 第19-20页 |
| ·Multi-Agent系统 | 第20-21页 |
| ·MAS中Agent之间的通信 | 第21-22页 |
| ·协商基本理论 | 第22-27页 |
| ·Agent协商技术分析 | 第22-24页 |
| ·MAS中的协商 | 第24-25页 |
| ·协商策略 | 第25-27页 |
| 第三章 贝叶斯学习 | 第27-35页 |
| ·贝叶斯理论 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯理论的出现及发展 | 第27页 |
| ·贝叶斯定理 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯网络 | 第28-32页 |
| ·贝叶斯网络的形式化描述 | 第29-31页 |
| ·贝叶斯网络的语义 | 第31-32页 |
| ·贝叶斯学习 | 第32页 |
| ·贝叶斯技术和 Agent协商的结合 | 第32-35页 |
| ·协商中学习的必要性 | 第32-33页 |
| ·Agent与贝叶斯的结合 | 第33-35页 |
| 第四章 基于贝叶斯的多Agent协商 | 第35-49页 |
| ·多Agent协商模型 | 第35-38页 |
| ·基本假设 | 第35页 |
| ·协商环境 | 第35页 |
| ·协商协议 | 第35-36页 |
| ·协商模型 | 第36-38页 |
| ·基于贝叶斯学习的协商 | 第38-42页 |
| ·协商过程 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-42页 |
| ·基于不妥协度的Bayes学习协商机制 | 第42-48页 |
| ·基于不妥协度的协商策略 | 第43-44页 |
| ·Bayes学习协商机制 | 第44-45页 |
| ·协商算法 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的多Agent协商 | 第49-56页 |
| ·协商问题 | 第49页 |
| ·Bayes网络的在线学习 | 第49-50页 |
| ·基于在线学习的协商过程 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
