一种基于混合遗传算法的双边多议题协商

李剑; 牛少彰

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为了提高基于智能体电子商务双边多议题协商中agent协商的效率,提出了一种agent的协商模型,并且将混合遗传算法(HGA)应用于其中,以提高agent协商的效率.分别对4种遗传算法进行1 000次实验,结果表明,它们达到协商最优解时,标准遗传算法(SGA)平均都需要218次协商,基于Metropolis准则的遗传算法(MGA)平均需要184次协商,自适应遗传算法(AGA)平均需要152次协商,而HGA平均仅需要121次协商.这表明,在求解双边多议题合作协商问题时,HGA可使协商中的agent高效地达到协商的最优解.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2009年第2期|1-4|共4页
作者
李剑; 牛少彰;
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作者单位

北京邮电大学灾备技术国家工程实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类基础理论;
关键词
电子商务; 双边多议题协商; 混合遗传算法; 智能体;

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