46、基于迁移强化学习的谈判代理框架与关系实例聚类方法

基于迁移强化学习的谈判代理框架与关系实例聚类方法

在当今的人工智能领域，谈判代理框架和关系提取聚类方法是两个重要的研究方向。前者致力于提升自动化谈判的效率和性能，后者则专注于从文本数据中挖掘关系。下面将详细介绍这两方面的研究进展。

基于迁移强化学习的谈判代理框架（TLNAgent）

在自动化谈判中，如何利用先前的知识来快速适应新的对手是一个关键问题。TLNAgent框架应运而生，它通过迁移强化学习的方法，有效地解决了这一问题。

TLNAgent框架包含三个核心组件：谈判模块、适应模块和迁移模块。在训练过程中，教师网络的参数（φ′j, ψ′j）是固定的，而学生网络的可训练参数用（φ, ψ）表示。在谈判时，学生获取当前状态st，并将其通过教师网络，提取第j个教师网络第i个隐藏层的预激活输出。为了得到学生网络的第i个隐藏层输出，会对学生网络和教师网络的预激活进行加权线性组合：
[
h_{i}^{\pi\varphi} = ph_{i}^{\varphi} + (1 - p)\sum_{j = 1}^{N}w_{j}h_{i}^{\varphi’ {j}}
]
[
h {i}^{V\psi} = ph_{i}^{\psi} + (1 - p)\sum_{j = 1}^{N}w_{j}h_{i}^{\psi’_{j}}
]
其中，p是一个加权因子，控制源策略在当前环境中的影响，它会随着训练时间的增加而增大，以避免负迁移。wj表示从适应模块获得的源策略πj的权重，wj越高，对应的πj对当前环境中的代理影响越大。

为了验证TLNAgent的能力，进行了一系列实验：
-