基于贝叶斯分类的增强学习协商策略

为了帮助协商agent选择最优行动实现其最终目标，提出基于贝叶斯分类的增强学习协商策略。在协商过程中，协商agent根据对手历史信息，利用贝叶斯分类确定对手类型，并及时动态地调整协商agent对对手的信念。协商agen、通过不断修正对对手的信念，来加快协商解的收敛并获得更优的协商解。最后通过实验验证了策略的有效性和可用性。