基于增强学习的多agent自动协商研究

作者：杨明; 嘉莉; 邱玉辉增强学习自动协商q学习评估提议

摘要：该文通过对协商协议的引入，对提议形式、协商流程的分析，结合多属性效用理论和连续决策过程，提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型：并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了详细描述；对传统Q学习进行了扩充，设计了基于agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。

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