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基于自适应差分进化算法的多边多议题协商骢筵阭口￡幻谝詂,豰如言琹∥抟籲皉嚼∞硎,踟妇稻渺,引毕晓君婧狪肖随着全球信息化的迅速发展,电子商务阎鸾コ晌J澜缇檬谐”夭豢缮俚淖成部分⋯.⒂胪ㄐ殴こ萄г汗摘要为提高基于智能体牡缱由涛穸啾叨嘁樘庑痰男始拔榷ㄐ裕岢龈慕淖允视Σ罘纸惴⒔、收敛精度高、全局寻优能力强等特点加快多边多议题对比,实验结果表明,自适应差分进化算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性。可以使多边多议题协商中的各智能体达到协商最优解,并有效地减少协商次数,提高协商的效率和稳定性.,锄“卸止閏鲫譨猯第卷第模式识别与人工智能协商的速度,使协商效率更高、,智能体,多边多议题协商,差分进化算法,混合遗传算法中图法分类号,趓辒玎觧收稿恚作者简介毕晓君,女,年生,博十,,主要研究方向为图像处理、┦垦芯可魇苎芯糠较蛭P畔⒅悄艽砑际酢⑼,.
万方数据
啪骸巍,趎蚓≤衄。吖自适应差分进化算法根据算法中变异、交叉策略的不同,胁其中,衄为交叉概率因子,‰硎镜凇甏秩褐其中性能较好最常用的是/啪痩/J脚设非线性最小值问题为叭,工。≤工≤工“,其中,和曲腸ㄒ辶薉惴ǖ膌帜J剑种群初始化在问题的可行解空间内于牡缱由涛裰校淌莂之间最普遍、最主要的表现形式旧绾问垢餍蘟在多个议题上最大限度地达到协商的满意解甚至最优解,并且提高协商的效率现已成为研究者主要关注的问题∞、效用函数法、对策分析法等【庑┓椒ㄔ实际应用中难以为各峁┯行У匦探峁且协商过程中的不完全和不对称信息也使得协商效率较低№壳敖饩龈美辔侍庑Ч詈玫姆椒ㄊ抢剑等采用的混合遗传算法А川,该方法能使各协商锏叫痰淖钣沤猓源嬖谝韵不足:协商效率仍不高,协商次数较多;收敛过程中易陷入局部最优,稳定性不高;控制参数过多且都需要人工根据实验经验设定,影响算法的稳定性和精确性;懈鎏宀捎枚编码表示各议题,,在收敛精度、速度、稳定性等方面均优于遗传算法等进化优化算法,个体采用实数编码与实际变量之间不存在误差,,不能很好地适应实际变化的需要,,防止算法早熟收敛,加快后期收敛速度,,在保证为各峁协商最优解的情况下,,,通过把种群中任意两个个体的向量差加权后按一定的规则与第龈鎏迩蠛来产生新个体,