基于博弈论的多Agent协商模型

在开放、动态、具有自适应性和自治性的多Agent系统(MAS)中,协商是多Agent系统实现协调、协作和解决冲突的关键．博弈论是使用严谨的数学模型研究冲突条件下最优决策问题的理论,本文以此为数学工具,基于对时间的限制,结合协商的历史知识,考虑各协商者在拥有不完全信息的情况下,提出了基于博弈论的多Agent协商模型(GTMANM),并给出了协商策略求解的算法描述,用以来解决分布式环境下不完全信息的多人协商决策问题,以获得最大的期望收益,为以后把博弈论中其他更复杂的博弈思想引入到多Agent协商中来奠定了基础．     

一个基于推测计算的一对多并行协商模型

将推测计算用于多个有偿资源获取的一对多协商中. 首先将推测计算模型扩充为可容纳多协商线程的模型, 并提出具有信念修正的多问题（服务价格、 提交时间和服务期限）协商模型. 基于两个模型提出多线程并行协商过程, 最后通过实验表明所给出的模型和并行协商过程有效.      

基于双边协商的一对多协商协议

提出一个基于双边协商的一对多协商协议(OMN). 该协议采用显现协调机制协调动态增加的多个协商线程, 解决了已有协商协议中的中心节点问题和同步协商问题, 提高了协商系统的分布性和动态可扩展性.     

基于卖方多提议的双边多属性自动协商模型

针对电子交易应用领域,提出一种私有信息和有时间约束的、基于卖方多提议和买方评价的多属性自动协商模型.买方协商策略简化为对卖方每一回合提交的一个或多个提议进行评价,卖方则根据时间和资源依赖策略确定提议的整体让步效用,根据买方评价和协商历史确定不同的让步属性组合和让步幅度,从而生成若干等效的新提议.该模型能有效减轻系统的通信和计算负担,提高解的收敛速度,在一定程度上改善协商效率和质量,并且在买方效用函数为线性时保证较优的联合效用.     

协商治理的价值探析

推进协商治理的价值主要体现在三个方面：一是有利于政府职能实现。协商治理有助于提高政府施政的合法性,促进决策科学化、民主化。二是有助于现代公民培育。协商治理是实现公民有序政治参与的形式、锻炼公民参政能力的平台、培育公民政治责任感的手段。三是有益于和谐社会建设。协商治理有助于协调利益、化解矛盾、维护稳定。     

基于agent的区域经济智能决策支持系统研究

将分布式人工智能中的agent技术融于现代区域经济管理决策支持系统的研究与开发中。提出了基于agent的区域经济智能决策支持系统的结构和组成,引入交互agent、管理agent、数据agent、模型agent、知识agent以及各类决策职能agent构成系统的主要部件,分析了基于分类器系统的agent进化机制,并且通过区域主导产业参与影响分析案例详细探讨了在多agent通讯与合作环境下实现区域经济的动态分析、评估、预测以及优化等决策支持功能的工作过程和原理.     

基于智能代理的计算机辅助教学探讨

本文分析了计算机辅助教学的现状;提出了存在的若干问题;阐述了基于智能代理的计算机辅助教学系统的内容;分析了开发智能计算机辅助教学系统的发展方向.     

协商民主与城市社区治理的相互促进

协商民主与社区治理可以在实践中相互促进,共同推进城市治理现代化。在治理方式上运用协商民主制度、机制和技术,不仅可以解决社区治理中的许多难题,而且也有利于推进基层社会治理现代化。同时,民主的价值和精神只能通过具体的制度和技术来实现,民主制度和技术往往是在政治实践中,在解决具体的社会问题中逐步形成的。以协商民主推动社区有效治理可以在实践中进一步完善和发展协商民主的理念、制度和技术。     

一般和对策中基于协商的多代理强化学习

一般和对策中,只考虑个体理性的多代理协作是一种无全局目标的协作.代理学习基于对手策略假设,不能保证假设的正确性.为此通过定义代理协作的集体目标,提出了一种基于多代理协商的代理强化学习算法.代理选择协商策略,并惩罚偏离该策略的代理来保证协商策略的执行.文中给出了学习收敛的条件及证明,并以实例加以分析.     

利用生物-生态修复技术治理城市污染河道

开发生物-生态水体修复技术,是当前水环境技术的研究热点之一。这种技术具有投资省、能耗低、效果好、长期稳定等优势,因此在污水治理工程中得到了广泛应用。本文主要介绍了生物-生态水体修复技术的原理和主要方法,给出了利用此技术修复温州滨海园区蓄水河(10 000 m3/d)的工艺设计方案。实际运行结果表明,各项出水水质指标均可达到应有的设计水质标准。     

一种多智能体联盟协商的跨单元工件调度方法

针对工件在单元制造系统中由单元间转移带来的跨作业单元调度问题,提出一种基于多智能体联盟思想的跨单元工件调度方法（multi-agents coalitions,MAC）,考虑跨单元柔性路径的情况,采用多智能体的协商机制,分阶段组建联盟,基于联盟进行协商调度,确保优化性能的同时减少通信量开销.通过实验对算法进行验证,实验结果表明本文所提方法在平均延迟性能方面优于常见的组合调度规则方法.      

一个基于对策论的协商模型

传统的对策论,往往不存在或存在多个Nash平衡点,使得要找到使各个Agent都满意的解是非常困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的对策状况,并且引入两种通信行为：请求保证和提供补偿,使得多个Agent在协商过程中寻求共识,得到一个折中的,稳定的,较好的解,基本满足各自的赢利。     

论现代谈判应具备的谈判意识

随着经济环境的改变,传统谈判意识正日益显示出其局限性。为此,提出了建立在系统观、博弈观、双赢观基础上的现代谈判意识。只有在正确谈判意识的指导下,才能使谈判兼顾双方的利益需求,融竞争与合作为一体。     

Metropolitan pollution reduction by intelligent negotiation

This paper discusses the issue of pollution reduction in metropolises by means of intelligent negotiation in multi-agent systems. For situations of complete infornmtion. it gives a stochastic hill-climbing search algorithm for computing the pollution-reduction solutions; For situations of incomplete information, it puts forward a genetic algorithm for computing the best solutions for every plants subiectively and proposes market-mechanism based algorithm for computing the emission-redistrlbution solutions objectively.     

多学科协同设计系统的协商策略模型

分析多学科协同设计系统中协商的特点，提出博弈论和协商理论在协商策略中的应用．对协商策略进行参数化、公式化，通过对参数及公式的处理实现推荐方案的形成，从而指导协商过程向收敛方向进行，并保证系统的利益最大化．实践证明，该协商策略可行有效，对整个协同设计过程的顺利进行起到了关键性的作用．     

拍卖与谈判理论研究

研究了在拍卖与谈判之间选择一个可以使出售人收益最大的方式,结果显示：在一系列合理假设的前提下,通过比较边际收益的期望值发现,拍卖比谈判更有利可图,其政策含义是：当企业经理被允许出售其公司时,因为设计最优拍卖机制所需要的信息是巨大的,有些信息甚至无法获得,他们不应当将其资源用于收集信息,以设计出最优机制,而应将其资源用于扩大拍卖市场．     

AODE中基于强化学习的Agent协商模型

AODE是我们研制的一个面向Agent的智能系统开发环境。AODE中基于强化学习的Agent协商模型采用Markov决策过程和连续过程分别描述系统状态变化和特定系统状态的Agent协商过程,并将强化学习技术应用于Agnet协商过程。该协商模型能够描述动态环境下的多Agent协商,模型中所有Agent都采用元对策Q-学习算法时,系统能获得动态协商环境下的最优协商解。     

基于信任机制的战略联盟寿命周期研究

通过战略联盟的非合作博弈分析显示信任机制的重要性,并基于此在重复博弈过程中内生出战略联盟的寿命周期函数;研究结果表明在事后的道德风险问题情况下,战略联盟的寿命周期决定于一次性博弈中联盟成员战略选择及其交互影响下的效用水平;而在逆向选择问题情况下,战略联盟的预期寿命周期是社会平均信用水平、企业的耐性系数、不同策略组合下支付的函数。