| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 协商协议研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 协商策略研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 相关协商系统 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论和方法 | 第18-28页 |
| 2.1 Agent技术 | 第18-20页 |
| 2.1.1 智能Agent | 第18-19页 |
| 2.1.2 多Agent系统 | 第19-20页 |
| 2.2 自动协商理论 | 第20-23页 |
| 2.2.1 自动协商模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 自动协商研究范畴 | 第22-23页 |
| 2.3 自动协商方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基于博弈论的自动协商 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于启发式的自动协商 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于辩论的自动协商 | 第25页 |
| 2.3.4 基于机器学习的自动协商 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于强化学习的双边多议题并行协商模型 | 第28-44页 |
| 3.1 基于中介Agent的双边多议题并行协商框架 | 第28-31页 |
| 3.1.1 模型的形式化定义 | 第28-29页 |
| 3.1.2 效用评估 | 第29-30页 |
| 3.1.3 协商协议 | 第30-31页 |
| 3.2 基于强化学习的协商策略 | 第31-37页 |
| 3.2.1 强化学习简介 | 第31-33页 |
| 3.2.2 信念定义 | 第33-34页 |
| 3.2.3 协商策略 | 第34-37页 |
| 3.3 协商算法 | 第37-38页 |
| 3.4 实验设计和分析 | 第38-42页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.4.3 实验小结 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于中介Agent的优化协商模型 | 第44-58页 |
| 4.1 基于强化学习的优化协商策略 | 第44-46页 |
| 4.2 基于中介Agent自适应学习的协调协商 | 第46-48页 |
| 4.2.1 中介Agent的自适应学习 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于中介Agent的协调协商 | 第47-48页 |
| 4.2.3 协商算法 | 第48页 |
| 4.3 实验设计和分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于强化学习的优化协商策略的实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.3.3 基于中介Agent协调协商的实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.3.4 实验小结 | 第57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
