Abstract-I litteraturen om automatiserade förhandlingar, är mycket få förhandlingsagenter utformade med flexibilitet att något lätta sina förhandlingskriterier för att nå ett samförstånd snabbare och med mer säkerhet. Dessutom var dessa avslappnade förhandlingsagenter inte utrustade med förmågan att förbättra sina prestationer genom att lära sig och utveckla sina avslappade förhandlingsregler. Drivkraften i detta arbete är att utforma marknadsstyrda förhandlingsagenter som inte bara har flexibiliteten att lätta på förhandlingskriterierna med hjälp av luddiga regler, utan också kan utveckla sina strukturer genom att lära sig nya luddiga regler av avslappnade kriterier för att förbättra sina förhandlingsresultat när de deltar i förhandlingar på fler e-marknader. Därför utvecklades en evolutionär algoritm för anpassning och utveckling av avslappnade kriterier. Implementera idén i en testbädd, två typer av experiment för att utvärdera och jämföra EvEMDAs (MDAs med avslappnade kriterier regler som utvecklas med hjälp av den evolutionära algoritmen) och EMDAs (MDAs med avslappnade kriterier regler som är manuellt konstruerade) genomfördes genom stokastiska simuleringar. Empiriska resultat visar att 1) EvEMDA i allmänhet överträffade EMDA på olika typer av e-marknader och 2) förhandlingsresultaten för EvEMDA i allmänhet förbättrades när de förhandlade på fler e-marknader. Index Terms-Adaptive agent, automatiserad förhandling, evolutional algoritm, evolutional beräkningsekonomi, fuzzy beslut controller (FDC), intelligent agent, förhandlingsagent.
Ref:s förhandlare är därför mer anpassningsbara.
Evolving Fuzzy Rules for Relaxed-Criteria Negotiation
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}