模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (4): 479-483    DOI:
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基于自适应差分进化算法的多边多议题协商
毕晓君,肖婧
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001
Multi-Lateral Multi-Issue Negotiation Based on Adaptive Differential Evolution Algorithm
BI Xiao-Jun, XIAO Jing
College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001

全文: PDF (367 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 为提高基于智能体(agent)的电子商务多边多议题协商的效率及稳定性,提出改进的自适应差分进化算法(ADE)并将其引入到合作环境下的多边多议题协商问题中。差分进化(DE)算法是目前求解连续空间内全局优化问题性能最优的进化优化算法之一。利用该算法收敛速度快、收敛精度高、全局寻优能力强等特点加快多边多议题协商的速度,使协商效率更高、稳定性更强。通过与目前解决多边多议题协商问题效果最好的混合遗传算法(HGA)对比,实验结果表明,自适应差分进化算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性,可以使多边多议题协商中的各智能体达到协商最优解,并有效地减少协商次数,提高协商的效率和稳定性。
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毕晓君
肖婧
关键词 电子商务智能体多边多议题协商差分进化算法混合遗传算法    
Abstract:To improve efficiency and stability of the negotiation multi-agent based e-commerce, an adaptive differential evolution (ADE) algorithm is proposed and applied to the multi-lateral multi-issue simultaneous bidding negotiation. The differential evolution (DE) is one of the current best evolutionary algorithm for global optimization over continuous spaces. The comparative experimetal results show that the adaptive DE algorithm can gain the optimal negotiation result more efficiently and more stably than the hybrid genetic algorithm (HGA) in multi-literal multi-issue negotiation.
Key wordsE-Commerce    Agent    Multi-Lateral Multi-Issue Negotiation    Differential Evolution Algorithm    Hybrid Genetic Algorithm   
收稿日期: 2010-04-02     
ZTFLH: TN301  
作者简介: 毕晓君,女,1964年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、信息智能处理技术。E-mail:hrbeuxiaojing@yahoo。cn。肖婧,女,1985年生,博士研究生,主要研究方向为信息智能处理技术、图像处理。
引用本文:   
毕晓君,肖婧. 基于自适应差分进化算法的多边多议题协商[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(4): 479-483. BI Xiao-Jun, XIAO Jing. Multi-Lateral Multi-Issue Negotiation Based on Adaptive Differential Evolution Algorithm. , 2011, 24(4): 479-483.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2011/V24/I4/479
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