电子商务中一对多协商研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-17页 |
| ·研究背景 | 第14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 2 相关工作 | 第17-31页 |
| ·Agent 技术 | 第17-21页 |
| ·Agent 及MAS 的定义与属性 | 第17-19页 |
| ·Agent 理论模型与基本结构 | 第19-21页 |
| ·Agent 通信 | 第21页 |
| ·多Agent 协调与协作 | 第21页 |
| ·电子商务 | 第21-23页 |
| ·自动协商 | 第23-29页 |
| ·协商概念 | 第23-24页 |
| ·多Agent 协商方法 | 第24-29页 |
| ·一对多协商 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 一对多协商模型 | 第31-47页 |
| ·协商模型的要素 | 第31-34页 |
| ·多Agent 系统中的协商要素 | 第31-32页 |
| ·单个Agent 角度的协商要素 | 第32-34页 |
| ·协商 Agent 结构 | 第34-35页 |
| ·连续一对多协商模型 | 第35-42页 |
| ·形式化描述 | 第35-37页 |
| ·框架描述 | 第37-39页 |
| ·协商过程描述 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·实验 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 让步型协商策略 | 第47-63页 |
| ·提议评估策略 | 第47-48页 |
| ·让步型协商策略 | 第48-51页 |
| ·基于时间的协商策略 | 第48-49页 |
| ·基于对手行为的协商策略 | 第49-50页 |
| ·组合协商策略 | 第50-51页 |
| ·基于等效置换的协商策略 | 第51-55页 |
| ·等效置换策略 | 第52-53页 |
| ·生成等效置换提议的算法 | 第53-54页 |
| ·实验 | 第54-55页 |
| ·让步型协商策略比较 | 第55-62页 |
| ·理论分析 | 第55-58页 |
| ·实验分析 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 学习型协商策略 | 第63-96页 |
| ·基于贝叶斯学习的协商策略 | 第63-68页 |
| ·Bayesian 学习 | 第63-64页 |
| ·基于Bayesian 学习的协商算法 | 第64-65页 |
| ·实验 | 第65-68页 |
| ·基于增强学习的协商策略 | 第68-82页 |
| ·增强学习协商策略 | 第69-70页 |
| ·基于增强学习的协商算法 | 第70-72页 |
| ·对手历史学习策略 | 第72页 |
| ·对手分类与自适应调整策略 | 第72页 |
| ·实验 | 第72-82页 |
| ·基于遗传算法的协商策略 | 第82-93页 |
| ·遗传算法 | 第82-83页 |
| ·算法主要操作 | 第83-85页 |
| ·基本遗传算法步骤 | 第85-86页 |
| ·基于遗传算法的协商策略 | 第86-89页 |
| ·实验 | 第89-93页 |
| ·学习型协商策略比较 | 第93-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 6 协调策略 | 第96-111页 |
| ·一般模型中协调策略 | 第96-100页 |
| ·孤注一掷策略 | 第96页 |
| ·耐心策略 | 第96页 |
| ·最优耐心策略 | 第96-97页 |
| ·策略操纵策略 | 第97页 |
| ·固定等待时间策略 | 第97-99页 |
| ·固定等待率策略 | 第99-100页 |
| ·基于相对效用的协调策略 | 第100-104页 |
| ·相对效用理论 | 第100-101页 |
| ·基于相对效用的协调策略 | 第101-103页 |
| ·实验 | 第103-104页 |
| ·承诺管理 | 第104-110页 |
| ·最佳卖家撤离分析 | 第104-106页 |
| ·具有承诺管理机制的一对多协商模型 | 第106-110页 |
| ·小结 | 第110-111页 |
| 7 总结 | 第111-113页 |
| ·主要结论 | 第111-112页 |
| ·后继研究工作的展望 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-121页 |
| 附录 | 第121-123页 |
