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  • Format: PDF

Inhaltsangabe:Zusammnefassung: Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden genetische Algorithmen zur Optimierung von Strategien für automatische Verhandlungen verwendet. Dabei kommen im Gegensatz zu anderen Arbeiten endliche Automaten als Datenstruktur zum Einsatz. Diese werden für bilaterale Verhandlungen und Auktionen verwendet; die Ergebnisse werden mit anderen Ansätzen verglichen. Die Arbeit gibt außerdem eine Einführung in die Gebiete der automatischen Verhandlungen und genetische Algorithmen. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einführung 1.1E-Commerce5 1.2Automatische Verhandlungen6…mehr

Produktbeschreibung
Inhaltsangabe:Zusammnefassung: Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden genetische Algorithmen zur Optimierung von Strategien für automatische Verhandlungen verwendet. Dabei kommen im Gegensatz zu anderen Arbeiten endliche Automaten als Datenstruktur zum Einsatz. Diese werden für bilaterale Verhandlungen und Auktionen verwendet; die Ergebnisse werden mit anderen Ansätzen verglichen. Die Arbeit gibt außerdem eine Einführung in die Gebiete der automatischen Verhandlungen und genetische Algorithmen. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einführung 1.1E-Commerce5 1.2Automatische Verhandlungen6 1.3Genetische Algorithmen7 1.4Genetische Programmierung8 1.5Optimierung von Verhandlungsstrategien mit Genetischen Algorithmen8 1.6Überblick über das Dokument 2.Automatische Verhandlungen10 2.1Motivation10 2.2Vorangegangene Arbeiten12 2.3Klassifikation von Verhandlungen13 2.4Verhandlungsprotokolle16 2.5Verhandlungsstrategien20 2.6Modellierung von Verhandlungsstrategien als endliche Automaten23 3.Genetische Algorithmen26 3.1Einführung26 3.2Prinzipien genetischer Algorithmen28 3.2.1Das Schematheorem29 3.3Genetische Programmierung33 3.4Anwendung für Verhandlungsstrategien35 3.5Vorangegangene Arbeiten38 3.5.1Das Iterated Prisoners Dilemma38 3.5.2Anwendung von genetischen Algorithmen auf Verhandlungsszenarien40 3.6Endliche Automaten als Datenstruktur45 4.Implementierung52 4.1Anforderungen an die Implementierung.52 4.2Verwendete Technologien und Vorgehensweisen54 4.3Generisches Framework für genetische Algorithmen56 4.4Anwendung auf numerische Probleme62 4.5Implementierung der endlichen Automaten70 4.6Anwendung auf Verhandlungsszenarien75 5.Anwendung auf bilaterale Verhandlungsszenarien77 5.1Beschreibung der Szenarien77 5.2Implementierung80 5.3Ergebnisse85 5.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse98 6.Anwendung auf Auktionsszenarien104 6.1Beschreibung der Szenarien104 6.2Implementierung108 6.3Ergebnisse113 6.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse126 7.Zusammenfassung und Ausblick135 7.1Bewertung135 7.2Andere Anwendungsgebiete für genetische Algorithmen138 7.3Mögliche Erweiterungen bei automatischen Verhandlungen139

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Eberhard Wolff ist als Regional Director und Principal Consult bei der SpringSource-Division von VMware tätig. Mit Java beschäftigt er sich seit der Version 1.0. Seine Arbeitsschwerpunkte sind Java, Java EE und Komponentenarchitekturen. Er hält regelmäßig Vorträge und schreibt Fachartikel im Java-Umfeld.