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为消解供应链产销协同计划冲突,提出一种多Agent自适应协商方法.在单个制造商Agent和多个销售商Agent协商情景下,考虑Agent的公平关切行为,采用不公平厌恶模型,通过径向基函数神经网络优化Actor-Critic学习算法,预测并调整双方Agent的让步幅度,提出自适应策略.在不同销售商Agent数量及关切程度下进行对比实验,结果表明,该方法增强了Agent的自学习和自适应能力,克服了学习效率慢且忽视公平关切行为的缺点,可实现缩短协商时间和提高冲突消解效率的目的.
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