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软件学报 2006
基于信任和k臂赌博机问题选择多问题协商对象, PP. 2537-2546 Keywords: agent,协商,k臂赌博机问题,信任,声誉,效用 Abstract: agent之间的多问题协商(multi-issuenegotiation)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-armedbanditproblem)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.
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