基于中介Agent的强化学习优化协商模型

摘要：

提出了一种基于强化学习的双边优化协商模型.引入了一个中介Agent.在强化学习策略中使用不同的参数产生提议,进而选出最好的参数进行协商.为了进一步提高协商的性能,还提出了基于中介Agent自适应的学习能力.仿真实验结果证明了所提协商方法的有效性,且该方法提高了协商的性能.

关键词：多Agent、强化学习、自适应学习、中介Agent

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61472095,61272186;智能教育与信息工程黑龙江省高校重点实验室资助

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：53-59