%0 Journal Article
%T Choosing Multi-Issue Negotiating Object Based on Trust and K-Armed Bandit Problem<br>基于信任和K臂赌博机问题选择多问题协商对象
%A WANG Li-Ming
%A HUANG Hou-Kuan
%A CHAI Yu-Mei
%A <br>王黎明
%A 黄厚宽
%A 柴玉梅
%J 软件学报
%D 2006
%I 
%X Agent之间的多问题协商(multi-issue negotiation)是一个复杂的动态交互过程.解决协商之前的对象选择问题在电子商务中有着重要的应用价值.为了提高多问题协商的准确性和购物Agent的效用,主要解决协商前的销售Agent的选择问题.为了充分利用协商历史,实现探索(exploration)和利用(exploitation)的折衷,把销售Agent的选择问题转变成K臂赌博机问题(K-armed bandit problem)来求解.提出了信任和声誉的度量模型,结合K臂赌博机问题的求解技术,采用学习机制,提出了几个确定奖励分布的改进算法.最后,以模拟协商过程为基础,将改进算法、信任和声誉有机地结合起来,提高了选择销售Agent的准确性和实用性.几个实验都说明了该工作在应用中的有效性.
%K Agent<br>协商
%K K臂赌博机问题
%K 信任
%K 声誉
%K 效用
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=7735F413D429542E610B3D6AC0D5EC59&aid=7FD91046E2119885&yid=37904DC365DD7266&vid=BCA2697F357F2001&iid=59906B3B2830C2C5&sid=2A68F6B3140E72EA&eid=EEA2EB09832F05D6&journal_id=1000-9825&journal_name=软件学报&referenced_num=6&reference_num=15