1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，Agent在各个领域扮演着越来越重要的角色，尤其是在电子商务、供应链管理、多智能体系统等方面，Agent协商作为实现资源优化配置和利益均衡的重要手段，其报价和接收策略研究显得尤为重要。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
Agent协商报价和接收策略是人工智能领域的研究热点，近年来取得了许多重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在Agent协商方面开展了大量研究，特别是在基于博弈论的协商策略方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从以下几个方面展开：
1.研究Agent协商的基本概念、流程和关键技术，分析不同协商场景下的特点和挑战，为后续研究奠定基础。
2.重点研究基于博弈论的协商报价和接收策略，分析不同博弈模型的特点和适用场景，设计基于纳什均衡、Stackelberg博弈等理论的协商策略，并通过实验验证其有效性。
3.探讨机器学习在Agent协商中的应用，研究基于强化学习、深度学习的协商策略，构建更加智能、自适应的协商模型，以应对复杂动态环境下的协商问题。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外Agent协商报价和接收策略的研究现状，在此基础上，利用博弈论、机器学习等理论和方法，构建Agent协商报价和接收策略模型，并设计实验方案，对不同策略的性能进行比较分析，最终得出研究结论。
具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解Agent协商报价和接收策略的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.模型构建阶段：基于博弈论、机器学习等理论，构建Agent协商报价和接收策略模型，并对模型的关键参数进行设定和分析，为实验研究做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将机器学习方法引入Agent协商报价和接收策略研究中，构建基于强化学习、深度学习的协商模型，以提高Agent在复杂动态环境下的协商能力。
2.结合实际应用场景，对Agent协商报价和接收策略进行优化和改进，提高协商效率和成功率，使其更具有实用价值。
3.对不同协商策略的性能进行比较分析，揭示不同策略的特点、优势和适用场景，为实际应用提供参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王磊,黄敏,张宇.基于Prospect理论和贝叶斯更新的双边多议题Agent协商[J].系统工程与电子技术,2022,44(03):782-790.
2. 张海燕,周尚波,王金亭,等.基于报价效用和时间压力的双边多议题Agent协商[J].系统工程理论与实践,2021,41(04):976-986.
3. 邵栋,周志华,何佳,等.面向多智能体强化学习的不完全信息协商研究[J].软件学报,2020,31(01):11-25.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
