基于贝叶斯博弈的协同演化算法及其在交易Agent中的应用研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

60973075

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

董红斌

完成单位：

哈尔滨工程大学

中文关键词：

协同演化; 贝叶斯学习; 混合策略; 多目标优化; 交易Agent;

其他语种关键词：

Coevolutionary; Bayesian learning; Mixed strategy; Multiobjective optimization; Trading agent

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2010-01-01

结束日期：

2012-12-31

中文摘要：

本项目应用博弈论的思想设计人工的演化博弈系统。在算法设计中，将博弈论中处理不完全信息动态博弈的思想引入算法，对演化算法的遗传算子、选择算子和搜索机制等提出新的协同策略，建立高效的协同演化模型和算法。针对交易Agent谈判过程中交易策略、交易议题和决策过程存在的优化问题进行研究，基于博弈论对Agent交易过程进行形式化描述，提出协同优化模型和算法。具体内容包括：（1）设计个体或种群之间的动态竞争和合作机制，建立一种基于贝叶斯博弈的协同演化模型BCEM；（2）以BCEM为基础，分析交易过程的动力学行为和自适应性，结合Agent交易过程中存在的多议题、多策略优化问题，提出一种不完全信息环境下的多目标优化算法；（3）研究时间和资源等因素对Agent交易策略的影响，建立求解约束优化问题的协同演化算法；（4）对算法进行实验研究，研究噪音和参数等因素对算法性能的影响。