基于Agent的多属性决策模型及其在高校实验教学中的应用

商务智能中,基于Agent的自动谈判利用Agent的各项人工智能优势模拟人们进行实际商务谈判,日益受到重视,其中的多属性决策尤为重要。针对现有研究对其中权重及感知价值研究不够的现状,采用犹豫模糊数,给出新的属性分类,建立相应的犹豫模糊评价矩阵并进行评价值规范后构建相应主观权重算法;结合目标优化模型和拉格朗日函数,构建相应客观权重算法,进而提出改进的综合权重计算法;在前景理论基础上,引入损失规避因子,提出将正负理想点作为双参考点,设定相应算法计算各属性与正负理想解的距离,并将其作为新参数加入感知价值函数,从而提出基于改进综合感知价值函数的总体优势度算法,最终构建出基于Agent的多属性决策模型;以某高校实验教学设备采购谈判为例,通过敏感性分析和与相关研究结果的比较分析,验证了该模型能帮助Agent做出更快速合理有效的决策。