Séminaire Mathématique de Béjaia
Volume 16, Numéro 1, Pages 98-98
2018-12-31
La Négociation Automatique Entre Agents Intelligents : Approche Basée Sur La Modélisation De L'opposant
Auteurs : Fechit Abbas . Boukredera Djamila . Adel-aissanou Karima .
Résumé
La négociation automatisée est un jeu à information incomplète entre des agents intelligents qui, initialement, ne disposent d'aucune information sur les préférences ou la stratégie de leur opposant. Or, une négociation efficace exige que l'agent soumissionnaire élabore sa proposition en tenant compte des souhaits et du comportement futur de son opposant. Par conséquent, afin de parvenir à de meilleurs accords dans des délais raisonnables, un agent peut utiliser des techniques d'apprentissage pour construire le modèle de l'opposant. Cette approche permet à l'agent négociateur d'analyser le comportement de l'adversaire lors de la prise de décision sur une proposition. Elle lui permet aussi de prédire le comportement futur de l'opposant. Ainsi, les méthodes de négociation automatique basées sur la modélisation de l'opposant permettent aux agents négociateurs d'atteindre un meilleur accord et de terminer une session de négociation en un temps minimal. Il existe plusieurs travaux qui se sont penchés sur cette problématique dans laquelle s'inscrit notre travail, mais les méthodes d'apprentissage proposées restent très liées aux domaines d'application et leurs configurations spécifiques. De ce fait il n'existe pas dans la littérature un modèle optimal et standard de l'opposant et ce domaine de recherche est en constante évolution. Dans ce travail, nous avons commencé, dans un premier temps, par faire une étude approfondie des différentes techniques de négociation automatique basées sur la modélisation de l'opposant tels que l'apprentissage Bayésien, les heuristiques et les métaheuristiques, les chaines de Markov, les réseaux de neurones, etc. Notre objectif est d'enrichir par la suite l'existant par un nouveau modèle de l'opposant en considérant un domaine d'application d'actualité.
Mots clés
Négociation automatisée; Agent intelligent; Techniques d'apprentissage; Modèle de l'opposant; Prise de décision.
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