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Why agents for automated negotiations should be adaptive

机译：为什么自动谈判代理应该具有适应性

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We show that adaptive agents on the Internet can learn to exploit bidding agents who use a (limited) number of fixed strategies. These learning agents can be generated by adapting a special kind of finite automata with evolutionary algorithms (EAs). Our approach is especially powerful if the adaptive agent participates in frequently occurring micro-transactions, where there is sufficient opportunity for the agent to learn online from past negotiations. More in general, results presented in this paper provide a solid basis for the further development of adaptive agents for Internet applications.
机译：我们证明，Internet上的自适应代理可以学习利用使用（有限）固定策略的出价代理。这些学习代理可以通过使用进化算法（EA）适应一种特殊的有限自动机来生成。如果自适应代理参与频繁发生的微交易（代理有足够的机会从过去的谈判中在线学习），我们的方法将特别有效。一般而言，本文提供的结果为进一步开发Internet应用程序自适应代理提供了坚实的基础。

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