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1、在自治計(jì)算環(huán)境中,自治元素有自主管理的特性,沒有“超級(jí)”元素對(duì)它們的行為統(tǒng)一調(diào)度和指揮。因此協(xié)商成為了自治元素在合作時(shí)解決利益沖突與任務(wù)分配問(wèn)題的必然選擇。本文應(yīng)用人工智能和分布式人工智能的方法,從協(xié)商的外部環(huán)境與內(nèi)部推理兩方面入手,研究了自動(dòng)服務(wù)協(xié)商的理論,架構(gòu)和決策模型等內(nèi)容,主要?jiǎng)?chuàng)新成果如下: 1)建立了一個(gè)多方參與的自動(dòng)服務(wù)協(xié)商基礎(chǔ)架構(gòu)。根據(jù)自治計(jì)算的特性,本文提出的協(xié)商基礎(chǔ)架構(gòu)滿足了以下三個(gè)方面的要求:①靈活性:任何A
2、gent都可以自由選擇是否參與協(xié)商、和誰(shuí)進(jìn)行協(xié)商,并可以同時(shí)與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行協(xié)商。②分布性:所有協(xié)商實(shí)例的協(xié)商過(guò)程不需要第三方的直接參與,單個(gè)實(shí)例的建立和結(jié)束不會(huì)破壞整個(gè)協(xié)商環(huán)境。③動(dòng)態(tài)性:任何的參與者都能“隨時(shí)”地參與或退出協(xié)商,協(xié)商實(shí)例可以動(dòng)態(tài)地建立和結(jié)束。 2)為了解決協(xié)商Agent“可信”與“自治”的矛盾,提出了一個(gè)分層的協(xié)商決策模型。模型分為兩個(gè)層次:宏觀指示層與微觀行為層。用戶通過(guò)宏觀指示層為協(xié)商Agent提供“粗粒度
3、”的指導(dǎo),這樣使得協(xié)商過(guò)程變得可控,從而達(dá)到可信。而微觀行為層則會(huì)根據(jù)宏觀指示層的指令,和環(huán)境與對(duì)手的信息,靈活地決定具體協(xié)商動(dòng)作,這樣保留了協(xié)商Agent“自治”性的特點(diǎn)。 3)基于對(duì)手協(xié)商態(tài)度的微觀行為層模型。針對(duì)自治計(jì)算環(huán)境中協(xié)商信息私密性特點(diǎn),提出了一個(gè)基于對(duì)手協(xié)商態(tài)度的微觀行為層模型。在該模型中,首先通過(guò)支持向量機(jī)學(xué)習(xí)標(biāo)注了對(duì)手態(tài)度的協(xié)商歷史數(shù)據(jù),得到協(xié)商態(tài)度計(jì)算函數(shù)。用此函數(shù)計(jì)算出對(duì)手在協(xié)商過(guò)程中的態(tài)度。最后微觀行為
4、層模型權(quán)衡對(duì)手態(tài)度和己方權(quán)重計(jì)算出具體的反建議值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能有效減少協(xié)商的時(shí)間,增加協(xié)商雙方的聯(lián)合效用。 4)基于對(duì)手效用函數(shù)估計(jì)的協(xié)商決策模型。模型通過(guò)學(xué)習(xí)協(xié)商歷史數(shù)據(jù)獲得對(duì)手的近似效用函數(shù),然后綜合考慮自身和對(duì)手的效用做出最優(yōu)的協(xié)商動(dòng)作。 該模型克服了傳統(tǒng)的協(xié)商決策模型需要預(yù)先獲取對(duì)手私有信息或應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)的制約。實(shí)驗(yàn)表明在信息保密和沒有先驗(yàn)知識(shí)的條件下,此模型仍能表現(xiàn)出較高的效率和效用。 5)挖
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