基于改进增强学习算法的双边多协议协商策略

针对传统增强学习算法存在妥协过快导致自身效用降低的缺点,通过设计改进增强学习算法的双边多议题协商模型,引入期望还原率,还原agent的期望,从而提高协商解的质量。通过实验分析了期望还原率不同取值对协商的影响,并对传统增强学习协商策略、基于时间的协商策略和改进增强学习协商策略的协商效果做了对比。实验表明,在协商次数允许的范围之内,基于期望还原率的改进增强学习算法在双边多议题协商中能够提升双方的效用。