基于學(xué)習(xí)的多Agent協(xié)商研究.pdf

1、Agent和多Agent系統(tǒng)(Multi-AgentSystems，簡(jiǎn)稱MAS)正在成為人工智能研究實(shí)用化和在分布計(jì)算環(huán)境下的軟件智能化的重要技術(shù)。MAS技術(shù)的研究主要集中在三個(gè)方面：Agent行為理論、Agent體系結(jié)構(gòu)和多Agent協(xié)作。其中，多Agent協(xié)作主要是研究自動(dòng)Agent系統(tǒng)如何能夠更有效的交互。近年來(lái)，協(xié)商作為MAS中矛盾處理和沖突消解的一種重要的方法，已經(jīng)成為MAS系統(tǒng)協(xié)作研究中的一個(gè)重要的分支。 在MAS的

2、研究中，研究者使用很多方法提高協(xié)商模型的適應(yīng)能力和決策能力，其中很重要的一個(gè)方法就是在協(xié)商模型中加入學(xué)習(xí)機(jī)制，使得系統(tǒng)的性能得到改善。然而，目前的Agent協(xié)商學(xué)習(xí)算法多存在于協(xié)商過(guò)程中，在協(xié)商前，Agent個(gè)體自身信念中對(duì)于交互對(duì)手的私有信息認(rèn)知程度還不高。 本文詳細(xì)分析了MAS中多議題協(xié)商過(guò)程，簡(jiǎn)要介紹了協(xié)商的概念，對(duì)協(xié)商各個(gè)不同的類型進(jìn)行了詳細(xì)地介紹。針對(duì)多Agent多議題協(xié)商模型內(nèi)部的學(xué)習(xí)、決策機(jī)制能力的提高問(wèn)題，對(duì)比了

3、多種已經(jīng)存在的協(xié)商Agent學(xué)習(xí)算法和決策模型。Agent個(gè)體在協(xié)商開(kāi)始前對(duì)交互對(duì)手信息的認(rèn)知程度在一定程度上影響了Agent自身的決策效率和最終收益。本文參考Zeng等人[42]提出的協(xié)商Agent學(xué)習(xí)方案，以貝葉斯理論為基礎(chǔ)，使用Agent協(xié)商系統(tǒng)中在中間平臺(tái)上存儲(chǔ)的對(duì)手Agent的協(xié)商歷史信息，對(duì)協(xié)商對(duì)手的各個(gè)議題保留值等私有信念進(jìn)行預(yù)測(cè)。并在此基礎(chǔ)上，對(duì)已有的Agent協(xié)商交互機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化，提高Agent個(gè)體在協(xié)商中的最終收益。