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基于 RBF 神经网络和强化学习算法的供应链产销协同计划冲突消解研究
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为提高传统协商自学习能力，利用多 agent 智能技术，建立基于黑板模型的协商框架，构建五元组协商模型，采取 Q-强化学习算法，给出一种协商策略；使用 RBF 神经网络进一步优化协商策略，预测对手信息并调整让步幅度。通过算例验证该方法的可行性和有效性，通过与未改进的 Q-强化学习算法对比，该方法可增强协商agent 的自学习能力，缩短协商时间，提高冲突消解效率。
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来源 ：
计算机应用研究
ISSN： 1001-3695
年份： 2015
期： 5
页码： 1335-1338,1344
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