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第32卷第4期 江苏科技大学学报(自然科学版) Vol32 No4
2018年8月 JournalofJiangsuUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition) Aug.2018
DOI:10.11917/j.issn.1673-4807.2018.04.019
基于Q-强化学习和Adaboost算法的自适应谈判方法
1 1 2 2
庞 婷 ,郭绍永 ,何喜军 ,蒋国瑞
(1.新乡医学院现代教育技术中心,新乡453003)
(2.北京工业大学 经济管理学院,北京 100124)
摘 要:为有效提高谈判效率,增强谈判主体的自学习能力,文中提出一种自适应谈判方法.该方法设定一种让步谈判策
略,采用Q-强化学习算法计算谈判主体的让步幅度,然后考虑对手行为,使用Adaboost算法预测对手提议而调整让步幅
度.算例仿真结果表明,使用该方法减少了谈判次数,缩短了谈判时间,不易陷入局部最优,增强了自学习能力,提升了主体
满意度,优化了谈判效果.
关键词:让步谈判;Q-强化学习;Adaboost算法;自适应方法
中图分类号:TP181 文献标志码:A 文章编号:1673-4807(2018)04-0564-05
Selfadaptivenegotiationmethodbasedon
QreinforcementlearningandAdaboostalgorithm
1 1 2 2
PANGTing,GUOShaoyong,HEXijun,JIANGGuorui
(1.ModernEducationTechnologyCenter,XinxiangMedicalUniversity,Xinxiang453003,China)
(2.DepartmentofEconomicsandManagement,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100124,China)
Abstract:Toeffectivelyimprovethenegotiationefficiencyandenhancethelearningabilityofnegotiationagent,a
selfadaptivenegotiationmethodisproposed.Aconcessionnegotiationstrategyisset,andtheQreinforcement
learningalgorithmisusedtocalculatetheconcessionextentofnegotiationagent.Thenweconsidertheopponent′
sbehavior
,usestheAdaboostalgorithmtopredictopponent′sproposalandadjusttheconcessionextent.The
simulationresultoftheexampleshowsthatthemethodcanreducethenegotiationtimesandshortenthenegotia
tiontime,noteasilyfallintothelocaloptimumandstrengthentheselflearningability,improvetheagentsatis
factionandoptimizethenegotiationeffect.
Keywords:concessionnegotiation,Qreinforcementlearning,Adaboostalgorithm,selfadaptivemethod
商务谈判是解决冲突的有效沟通手段,随着谈
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