| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-16页 |
| ·Agent 协商理论研究现状 | 第8-10页 |
| ·协商客户选择方法研究现状 | 第10-14页 |
| ·问题的提出 | 第14-16页 |
| 第二章 多 Agent 技术及其协商理论 | 第16-31页 |
| ·Agent 基本理论 | 第16-19页 |
| ·Agent 技术概论 | 第16页 |
| ·Agent 基本定义 | 第16-18页 |
| ·Agent 体系结构 | 第18-19页 |
| ·多 Agent 系统基本理论 | 第19-21页 |
| ·多 Agent 系统概述 | 第19-20页 |
| ·多 Agent 系统体系结构 | 第20-21页 |
| ·Agent 在电子商务中的应用 | 第21页 |
| ·多 Agent 协商模型及其分析 | 第21-31页 |
| ·自动协商模型 | 第22-23页 |
| ·k-交替协商协议 | 第23-24页 |
| ·协商策略 | 第24-27页 |
| ·协商决策函数 | 第27页 |
| ·协商算法 | 第27-31页 |
| 第三章 基于 GE-LS-SVR 的多 Agent 协商结果预测方法 | 第31-39页 |
| ·问题描述 | 第31-32页 |
| ·基于梯度信息的最小二乘法支持向量回归机原理 | 第32-35页 |
| ·原理概述 | 第32页 |
| ·GE-LS-SVR 模型的构建 | 第32-35页 |
| ·基于 GE-LS-SVR 的协商历史信息学习 | 第35-36页 |
| ·模拟协商过程 | 第36-38页 |
| ·协商收益计算 | 第38-39页 |
| 第四章 基于多 Agent 的电子商务诚信模型 | 第39-44页 |
| ·多 Agent 诚信问题 | 第39-41页 |
| ·诚信的基本特征 | 第40页 |
| ·多 Agent 诚信协商模型 | 第40-41页 |
| ·诚信度的计算 | 第41-43页 |
| ·诚信度评估 | 第43-44页 |
| 第五章 基于预测与诚信的协商客户选择模型 | 第44-47页 |
| ·基于多 Agent 的电子商务交易阶段的分析 | 第44页 |
| ·基于预测与诚信的协商客户选择方法 | 第44-47页 |
| 第六章 仿真实验与分析 | 第47-58页 |
| ·实验一 双边多议题协商模型 | 第47-52页 |
| ·AGENT 开发平台 | 第47-48页 |
| ·基于JADE平台的AGENT系统实现 | 第48-50页 |
| ·协商模型 | 第50-52页 |
| ·实验二 协商结果预测方法 | 第52-55页 |
| ·实验三 诚信模型 | 第55-56页 |
| ·实验四 协商客户选择方法 | 第56-57页 |
| ·与贝叶斯学习方法、SVM 算法的比较 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文总结 | 第58页 |
| ·进一步工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |