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Agent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。