基于贝叶斯学习的自适应双边谈判模型

"这篇文献‘An adaptive bilateral negotiation model based on Bayesian learning’是来自University of Wollongong的一篇研究论文，属于国外文献，主要探讨了基于贝叶斯学习的自适应双边谈判模型。该模型旨在让谈判代理具备学习能力，从而在多智能体谈判中达成更有利于双方的协议。" 在智能体谈判领域，一个能够自我学习并适应的谈判策略对于提高谈判效率和结果质量至关重要。这篇论文提出了一个创新的双边谈判模型，其核心是利用贝叶斯学习方法。贝叶斯学习是一种统计学习理论，它允许模型根据新的观测数据动态地更新其先验知识，以提高预测或决策的准确性。在谈判场景中，这意味着每个参与的智能体不仅能根据历史谈判经验调整其策略，还能预测对方的行为。 论文中的自适应双边谈判模型可能包括以下几个关键部分： 1. **智能体建模**：每个谈判代理被建模为一个具有自我利益的个体，它们的目标是在谈判过程中最大化自己的效用。这些效用函数可能基于各种因素，如需求、偏好和资源限制。 2. **贝叶斯学习框架**：通过观察谈判过程中的交互，智能体应用贝叶斯公式来更新其对其他代理行为的理解。这包括对对手的偏好、策略和目标的估计。 3. **策略更新**：基于学习到的信息，智能体会调整其谈判策略。这可能涉及对报价的调整、接受阈值的设定以及对谈判过程中的妥协程度的理解。 4. **动态适应**：随着谈判的进行，智能体的策略会不断演进，以更好地应对对手的变化和环境的不确定性。这种动态适应性使得整个模型更具灵活性和鲁棒性。 5. **性能评估**：论文可能包含了模拟实验和案例研究，以验证提出的模型在不同场景下的性能，并与其他非学习或静态策略进行对比。 6. **应用范围**：这样的自适应模型对于多智能体系统，如电子商务、供应链管理和资源共享等领域的谈判问题有广泛的应用潜力。 这篇论文贡献了一种新的、基于贝叶斯学习的自适应双边谈判策略，它有助于智能体在复杂的谈判环境中取得更好的结果。这一方法对于理解如何在不确定性和变化的环境中优化谈判过程具有理论与实践价值。