多智能體系統(tǒng)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用

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(guān)研究領(lǐng)域
1.3　多智能體強化學(xué)習(xí)
1.3.1　單智能體的強化學(xué)習(xí)
1.3.2　馬爾可夫決策過程
1.3.3　Q學(xué)習(xí)
1.3.4 多智能體環(huán)境下的強化學(xué)習(xí)
1.4　多智能體的博弈學(xué)習(xí)
1.4.1　博弈學(xué)習(xí)的基本概念
1.4.2 多智能體博弈學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)
2.2.1 老練學(xué)習(xí)
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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)
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(xué)習(xí)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(yīng)用
2.5 相關(guān)工作
2.6 本章小結(jié)
第3章　配貨電子市場的多智能體合作學(xué)習(xí)
3.1 引言
3.2 基于黑板模型的多智能體合作學(xué)習(xí)
3.2.1 一個例子
3.2.2　基于黑板模型的多智能體學(xué)習(xí)
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(jìn)
3.3 基于進(jìn)化算法的多智能體學(xué)習(xí)
3.3.1 進(jìn)化的BBMML
3.3.2　進(jìn)化的BBMML仿真
3.4 基于狀態(tài)空間劃分的多智能體在線學(xué)習(xí)
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(xué)習(xí)
3.6 相關(guān)工作
3.7　本章小結(jié)
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(yīng)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(guān)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(yīng)商選擇策略
參考文獻(xiàn)