多智能體系統(tǒng)及其在電子商務中的應用

內(nèi)容概要

本書的研究內(nèi)容可以從理論和應用兩個層面來概括。在理論層面上屬于MAS領域，內(nèi)容涵蓋了MAS研究領域的主要方面，包括：多智能體學習、推理、協(xié)商、交互機制等等；在應用層面上圍繞電子市場的實際應用，討論了電子市場定價、物流配貨、原料配置、C2C交易協(xié)商、B2C協(xié)商等問題，并分別面向電子市場的具體應用問題提出了具體算法。    本書從組織結構上分為10章，彼此獨立而又相互關聯(lián)。第1章介紹多智能系統(tǒng)的原理和基礎知識，并建立的電子市場的多智能體系統(tǒng)模型。第2章給出電子市場環(huán)境下基于多智能體博弈學習的企業(yè)智能定價算法。第3章基于多智能體合作學習的方法討論物流路徑選擇問題。第4章討論電子市場環(huán)境下基于市場機制計算模型的原料配制方法，并給出一個電子市場污染治理的實例。第5章討論電子商務中買賣雙方協(xié)商的自適應模糊推理算法。第6章給出一個面向電子商務實際應用的商品搜索引擎原型系統(tǒng)。第7章給出一種基于模糊相似關系的啟發(fā)式交易協(xié)商模型。第8章基于粗糙集理論討論一種交易智能體獲取知識的方法。第9章討論電子市場中買方智能體結盟算法。第10章討論買方智能體的供應商選擇策略。本書敘述深入淺出，注重理論聯(lián)系實際，內(nèi)容覆蓋面較廣，可以作為系統(tǒng)科學、計算機科學、管理科學和電子商務專業(yè)的高年級本科生、研究生和教師的參考用書。

書籍目錄

前言第1章　緒論  1.1  引言  1.2  多智能體系統(tǒng)與自治智能體    1.2.1  多智能體系統(tǒng)    1.2.2  自治智能體    1.2.3　多智能體的環(huán)境    1.2.4  自治智能體研究的基本問題    1.2.5　相關研究領域  1.3　多智能體強化學習    1.3.1　單智能體的強化學習    1.3.2　馬爾可夫決策過程    1.3.3　Q學習    1.3.4  多智能體環(huán)境下的強化學習  1.4　多智能體的博弈學習    1.4.1　博弈學習的基本概念    1.4.2  多智能體博弈學習方法  1.5  交易代理體的自動協(xié)商    1.5.1　研究內(nèi)容    1.5.2　性能評價    1.5.3　模型分類    1.5.4　研究方法第2章　基于多智能體學習的電子市場定價  2.1  引言  2.2  基于內(nèi)省推理的虛擬行動學習    2.2.1  老練學習    2.2.2　協(xié)調(diào)博弈    2.2.3　從協(xié)調(diào)博弈得到的啟示    2.2.4　基于內(nèi)省推理的博弈學習方法  2.3　實例驗證與仿真    2.3.1　協(xié)調(diào)博弈實例驗證    2.3.2　少數(shù)者博弈    2.3.3　經(jīng)典協(xié)調(diào)博弈  2.4  電子市場智能定價    2.4.1　具有多個吸收狀態(tài)的Q學習    2.4.2  電子市場定價的馬爾可夫博弈模型    2.4.3　基于強化學習的定價算法    2.4.4　基于IIFPWL的定價算法仿真    2.4.5　定價算法的實際應用  2.5  相關工作  2.6  本章小結第3章　配貨電子市場的多智能體合作學習  3.1  引言  3.2  基于黑板模型的多智能體合作學習    3.2.1  一個例子    3.2.2　基于黑板模型的多智能體學習    3.2.3　格子世界仿真    3.2.4　BBMML算法的收斂性    3.2.5  BBMML算法的改進  3.3  基于進化算法的多智能體學習    3.3.1  進化的BBMML    3.3.2　進化的BBMML仿真  3.4  基于狀態(tài)空間劃分的多智能體在線學習    3.4.1　Q表的泛化    3.4.2　通信原語    3.4.3　操作原語    3.4.4　SSPML算法    3.4.5  SSPML仿真  3.5　配貨電子市場的合作學習  3.6  相關工作  3.7　本章小結第4章　基于市場機制的多智能體協(xié)商模型第5章　基于自適應模糊推理的交易智能體協(xié)商第6章　基于模糊約束規(guī)劃模型的商品搜索引擎第7章　基于模糊相似關系的自動協(xié)商系統(tǒng)第8章　基于粗糙集的交易知識獲取方法第9章　基于多智能體的電子市場聯(lián)盟問題第10章　基于智能體的供應商選擇策略參考文獻

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《多智能體系統(tǒng)及其在電子商務中的應用》由中國科技大學出版社出版。

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