文献类型：期刊文章

作　　者：艾解清[1,2] 高济[1] 彭艳斌[3] 郑志军[3]

机构地区：[1]浙江大学人工智能研究所,浙江杭州310027 [2]广东电网公司信息中心,广东广州510000 [3]浙江科技学院,浙江杭州310023

出　　处：《浙江大学学报（工学版）》

基　　金：国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2007AA01Z187);国家自然科学基金资助项目(60775029);浙江省自然科学基金资助项目(Y1100036);浙江省教育厅科研计划资助项目(Y201016929)

年　　份：2012

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：967-973

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20123515381459)、IC、INSPEC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了解决在电子商务活动中由于信息的保密性协商参与者无法获得对手效用函数,进而影响双方协商性能的问题,提出一种基于直推式支持向量机(TSVM)算法的双边多议题协商决策模型.该模型利用协商历史中隐含的信息,分析协商过程中产生的建议是否落在对手效用可接受区间内,构造有标记和无标记的训练样本,并通过直推式支持向量机来学习这些训练样本,得到协商对手效用函数的估计,然后与己方效用函数相结合构成一个约束优化问题,利用粒子群算法求解此优化问题得到己方的最优反建议.实验结果表明:此模型在信息保密和缺乏先验知识的情况下,能够兼顾对手效用做出协商决策,增加了双方的协商成功率和联合效用值,并能够有效减少协商时间.

关 键 词：电子商务 多AGENT系统 协商决策模型  直推式支持向量机 粒子群优化算法

分 类 号：TP181]