Programvaruagenter som självständigt agerar och interagerar för att uppnå sina designmål utvecklas i allt högre grad för en rad e-handelstillämpningar. I detta sammanhang är automatiserade förhandlingar ett centralt problem, eftersom det i praktiken är ett sätt att upprätta avtal om varor eller tjänster mellan ombuden. I många fall består dessa kontrakt av flera emissioner (t.ex. pris, leveranstid, kvantitet, kvalitet) vilket gör förhandlingarna mer komplicerade än när man hanterar rättvist pris. I synnerhet kräver effektiva och effektiva förhandlingar om flera frågor att en agent har en viss indikation på motståndarens preferenser i dessa frågor. På konkurrensområden, såsom e-handel, kommer en agent dock inte att avslöja denna information, och det bästa som kan uppnås är därför att lära sig en viss tillnärmning av den genom förhandlingsutbyten. För detta ändamål utforskar och utvärderar vi användningen av kärnans densitetsuppskattning för detta ändamål. I synnerhet lägger vi ned vårt arbete i samband med att förhandla kompromisser och visar hur vårt tillvägagångssätt kan göra förhandlingsresultatet mer effektivt för båda deltagarna.
Kerneltäthetsberäkning har tillämpats för att lära sig en förhandlingsmotståndares preferenser inom ramen för bilaterala förhandlingar i flera frågor.
Learning on opponent's preferences to make effective multi-issue negotiation trade-offs
{'venue': "ICEC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Business']}