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前言1

第1章 绪论1

引言1

多智能体系统与自治智能体2

多智能体系统2

自治智能体3

多智能体的环境5

自治智能体研究的基本问题5

相关研究领域8

多智能体强化学习9

单智能体的强化学习10

马尔可夫决策过程11

Q学习12

多智能体环境下的强化学习13

多智能体的博弈学习14

博弈学习的基本概念14

多智能体博弈学习方法17

交易代理体的自动协商22

研究内容22

性能评价23

模型分类24

研究方法25

第2章 基于多智能体学习的电子市场定价29

引言29

基于内省推理的虚拟行动学习31

老练学习31

协调博弈32

从协调博弈得到的启示33

基于内省推理的博弈学习方法34

实例验证与仿真39

协调博弈实例验证39

少数者博弈40

经典协调博弈42

电子市场智能定价43

具有多个吸收状态的Q学习43

电子市场定价的马尔可夫博弈模型46

基于强化学习的定价算法48

基于IIFPWL的定价算法仿真53

定价算法的实际应用55

相关工作57

本章小结58

第3章 配货电子市场的多智能体合作学习59

引言59

基于黑板模型的多智能体合作学习60

一个例子60

基于黑板模型的多智能体学习61

格子世界仿真63

BBMML算法的收敛性65

BBMML算法的改进66

基于进化算法的多智能体学习67

进化的BBMML67

进化的BBMML仿真69

基于状态空间划分的多智能体在线学习71

Q表的泛化71

通信原语72

操作原语73

SSPML算法74

SSPML仿真75

配货电子市场的合作学习77

相关工作79

本章小结79

第4章 基于市场机制的多智能体协商模型81

引言81

问题描述及预备知识82

电子市场原料配置问题82

资源分配问题的价格机制求解84

基于市场价格机制的协商模型86

基于市场价格机制的协商86

MMN仿真89

基于边际效用的定价方法91

基于边际效用的定价方法92

MUMMN仿真95

具有预动行为的动态原料配置96

污染治理市场的应用实例97

引言97

问题描述和形式化分析98

完全信息环境下的污染治理99

不完全信息环境下的污染治理100

本章小结101

第5章 基于自适应模糊推理的交易智能体协商103

引言103

连续的双向拍卖协议104

交易智能体的模糊规则105

Sugeno控制器及其扩展105

卖方智能体的模糊规则105

卖方智能体的模糊规则107

交易智能体的自适应模糊推理108

仿真实验110

本章小结112

第6章 基于模糊约束规划模型的商品搜索引擎113

引言113

模糊约束求解问题115

带优先级的模糊约束问题115

带模糊语言变量的PFCSP117

PFCSP的规划模型及其求解120

PFCSP问题的规划模型120

卖方效用函数的BP神经网络拟合121

PFCSP求解的混合智能算法122

PFCSP及其规划模型的性质124

协商模型127

交易智能体的形式化定义127

交易智能体的协商过程129

协商模型的性质132

相关工作134

本章小结136

第7章 基于模糊相似关系的自动协商系统137

预备知识137

效用函数137

模糊相似函数138

启发式协商算法138

仿真验证140

本章小结142

第8章 基于粗糙集的交易知识获取方法143

Rough集知识约简基本概念144

可变精度rough集理论145

基于辨识矩阵的属性约简算法146

基于可变精度rough集模型的属性值约简方法147

将约简规则转变为模糊约束149

第9章 基于多智能体的电子市场联盟问题151

引言151

结伴购买的博奕策略152

模型及其分析152

结盟的信用机制153

算法及其分析154

买方智能体结盟的利益分配及其结盟策略155

联盟内利益分配155

结盟策略157

仿真实验158

多智能体结盟博弈问题的演化算法160

引言160

资源结盟博弈161

遗传算法163

仿真实验与结果分析167

第10章 基于智能体的供应商选择策略170

引言170

Gittins吸引子170

供应商选择问题171

问题描述171

引入购买概率172

商品价格不同的情形172

引入信用学习机制173

方法及算例173

方法173

算例174

参考文献176