一对多协商模型研究

自动协商是基于Agent系统中的一个关键交互方式。该文研究一对多协商模型及其相应的协调策略。首先本文提出一个更加灵活的一对多协商模型。支持连续协商,满足开放和动态的协商环境要求。然后提出基于相对效用的协调策略。实验表明该模型能够在协商解效用、协商时间和成本等方面进行优化,证明模型的有效性和更好的实用性。

基于双边协商的一对多协商协议

提出一个基于双边协商的一对多协商协议(OMN).该协议采用显现协调机制协调动态增加的多个协商线程,解决了已有协商协议中的中心节点问题和同步协商问题,提高了协商系统的分布性和动态可扩展性.

多Agent多阶段一对多协商模型

为解决多Agent一对多、多议题协商问题,提出了具有议题属性协商阶段的多阶段协商模型,设计了一种根据Agent让步幅度变化所形成的曲线来判定Agent类型和使用何种协商方法的协商策略。详细地分析了多Agent、多阶段一对多协商的协商过程。将三角模糊数多属性决策方法引入到多Agent协商过程中降低了决策者评估对方所提出方案的难度,能更自然地对不同方案的优劣进行排序。模拟算例表明,该模型有效且可行,为多Agent协商提供可参考的模型和求解算法。

一对多协商协调策略研究

介绍了一种基于模糊逻辑的协调策略。协调策略考虑协商过程中的各种因素,包括时间、对手数目、对手的提议等,使用模糊规则和模糊推理,对多个相互影响的并发一对一协商进行协调。实验证明,该策略能够很好地适应信息不完全的环境。

增量式双边多属性自动协商策略

提出一种双边多属性自动协商策略.在该策略下,协商议程由外生议程与内生议程相结合,外生议程采用n步议程方法,内生议程采用部分接受策略,由部分接受策略产生局部交易,当局部交易变成全局交易时,协商过程结束;当某个属性无法达成一致时,协商失败.利用该策略,协商过程能获得平衡解和帕累托最优解,且时间复杂性较低.

协调决策理论在门诊资源分配调度中的应用研究

目的优化病人就诊时间不确定环境下的门诊资源分配调度方案。方法建立门诊资源拍卖品模型,提出病人局部决策和协调中心协调两种数学模型。结果基于协调模型设计得到了包含局部优化竞标算法、优胜者判定与价格调整算法的协调决策方法。结论提出的一对多协商决策模型,能够清晰有效地描述同时存在未预约就诊和预约取消的病人就诊时间不确定等门诊资源分配问题,对优化门诊诊疗资源配置提供支持。

基于时间约束的双边多属性自动协商模型研究

提出时间约束的协商模型。由双边协商的需要首先将多属性归为两个协商区间进行研究,并提出基于时间约束的协商决策函数,以此建立时间约束下的多属性出价策略。注意到多卖方间的竞争关系,用贝叶斯纳什均衡的思想分析多卖方博弈模型,从而给出双边多属性的协商策略和决策依据。最后构造一个算例,对模型进行验证。