基于Agent的情感劝说的决策过程及模型研究

Agent具有情感后进行的劝说决策会更加理性,而现有研究还不够全面深入。针对此问题,首先结合形式逻辑理论,定义了基于Agent的情感劝说及其决策过程,并将基于Agent的情感劝说的决策过程划分为评价情感劝说行为、更新情感劝说状态、调整情感劝说目标、产生情感劝说行为四个阶段;其次针对这四个阶段,结合OCC情感模型和PAD心情模型,运用多属性效用理论,引入情感淡化因子和情感评价因子,定义了Agent情感触发函数,建立了八种Agent基本情感与劝说目标的映射关系,将Agent的情感劝说行为分为奖励型、申辩型、威胁型和反辩型四类,分别构建了相应的决策模型,从而构成了更加完整和合理的基于Agent的情感劝说的决策过程模型;最后通过算例证明了模型的合理性和有效性。     

基于SOAR模型的网民群体负面情感建模研究

面向网络舆情演变过程中政府应急响应需求,本文基于SOAR （State,Operator and Result）模型,将网民作为智能体Agent,将网络舆情中网民群体行为转变过程看作相应舆情问题空间中状态随时间的连续转换过程,设计突发事件中网民群体负面情感SOAR Agent模型,包括网民Agent的工作记忆、长期记忆、决策过程、学习机制,构建网民群体行为转换规则库和相应算法。在此基础上,设计仿真实验,结合典型网络舆情事件案例,对政府不同应急措施下微博用户群体行为演变过程进行建模。实证结果表明,基于网民群体负面情感的建模,可以分析和预测在不同网络舆情阶段、不同政府应急响应措施下网民群体的行为决策规律。     

交互式群组决策问题的一种Pareto最优求解算法

随着企业电子商务的实现,交互式群组决策问题已经演变成MAS中多Agent决策和谈判问题,需要有新的群组决策方法.本文给出了不完全信息下交互式群组决策问题的一种基于梯度的Pareto最优求解算法,并给出了它的数学描述和算例,结果表明,这一方法适宜求解电子商务环境下的多Agent决策和谈判问题.     

面向Agent马尔科夫多议题自动谈判模型研究

为增强自动谈判模型中各谈判Agent在报价与反报价过程中的科学性和合理性,提高谈判的效率和成功的概率,将马尔科夫链方法应用于对谈判对方各轮报价的预测当中,以增强模型对谈判过程的逻辑推理能力,通过与改进后的遗传算法相结合,构建了面向Agent的马尔科夫多议题自动谈判模型,期望为谈判各方在谈判过程中的报价提供有力支持。通过仿真计算可以看出,所提模型很好地对谈判过程进行了仿真和推理,多种方法的有效结合,能够客观地为谈判各方Agent提供合理决策的有效依据。     

用于复杂系统建模与仿真的面向智能体技术

在构造兼具数据处理和知识处理能力的新型面向对象型形式化体系上, 根据复杂系统仿真的需要, 使系统组分“对象”具有自主决策、控制和通信功能, 建成多Agent 系统. 给出多Agent 系统实现群组协作进行战略决策的示例.     

Agent在电子商务环境下的供应链中的应用研究

在当前社会 ,电子商务的发展极其迅猛 ,其目标是辅助企业平滑其生产过程、管理过程和贸易过程 .而对于由多个相关的企业组成的供应链来说 ,也希望开发电子商务以获得供应链上的竞争优势 .本文着重讨论 Agent技术在电子商务中的应用 ,并从供应链的角度出发建立一个多 Agent系统 ,为供应链上的电子商务系统开发提供一种模式     

面向电子商务的基本遗传算法的Agent 谈判模型

探讨Agent 技术和遗传算法在电子商务网上谈判中的应用,为网上谈判的开展提供定量 和优化模型. 首先对三种基于Agent 的主流谈判模型进行比较研究;其次,从三个角度对谈判 模型进行分类,并确定基于Agent 技术的谈判系统的目标和特征;进一步研究基于遗传算法的 Agent 谈判模型,并对模型进行仿真实验,以证明模型的有效性. 该模型的特点是Agent 能在谈 判过程中学习和发展新的谈判策略.     

模型选择Agent 研究

对模型选择Agent 定义,在此基础上给出了一种模型选择Agent 的结构及其各组成部分 功能,研究了模型选择Agent 具体实现方法. 在模型选择Agent 实现过程中,借鉴了语料库语言 学的方法,通过建立基于模型选择实例的语料知识库,提出了一种模型选择知识表示的新方 法,并在此表示方法基础上,给出了Agent 任务处理机的核心算法. 以实例进行了验证.     

基于模块化思想的EIRM体系研究

从复杂自适应系统(CAS)角度,引入模块化思想于企业集成风险管理(EIRM)体系之中,基于解释结构模型(ISM)对EIRM系统进行了结构分解;在此基础上,利用Multi-Agent建模技术提出了EIRM的模块化体系,并基于管理熵优化了该体系中各Agent间的耦合关系,强调战略、组织、方法、信息、文化和过程各Agent间的有机融合.     

基于Multi-Agent的集装箱码头物流作业重构

在介绍集装箱码头物流作业流程的基础上,通过引入计算Agent和作业角色Agent构建了基于Multi_Agent的集装箱码头物流作业重构系统结构,并说明了重构中作业角色Agent的工作过程,用强化学习算法设计了作业角色Agent.接着阐述了在基于Multi_Agent的集装箱码头物流作业重构中计算Agent重构模型,以及用对策论和社会规则相结合实现相邻作业角色Agent的协调.最后,以某集装箱码头泊位作业和岸桥作业两相邻作业重构进行了数据分析,证明了重构的有效性.