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Title
MoCaNA, un agent de négociation automatique utilisant la recherche arborescente de Monte-Carlo.
Abstract
La negociation automatique est un sujet qui suscite un interet croissant dans la recherche en IA. Les methodes de Monte-Carlo ont quantaquanta elles vecu un grand essor, notamment suite a leur utilisation sur les jeuxajeuxa haut facteur de branchement tel que le go.Dans cet article, nous decrivons un agent de negociation automatique, Monte-Carlo Negotiating Agent (MoCaNA) dont la strategie du0027offre su0027appuie sur la recherche arborescente de Monte Carlo. Nous munissons cet agent de methodes de modelisation de la strategie et de lu0027utilite adverse. MoCaNA est capable de negocier sur des do-maines de negociation continus et dans un contexte o` u aucune borne nu0027est specifiee. Nous confrontons MoCaNA aux agents de lu0027ANAC 2014 et a un RandomWalker sur des domaines de negociation differents. Il se montre capable de surpasser le Random-Walker dans un domaine sans borne et la majorite des finalistes de lu0027ANAC dans un domaine avec borne.
Year
Venue
Field
2018
JFSMA
Political science,Humanities
DocType
ISSN
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Conference
Vingt-sixi{\`e}mes Journ{\'e}es Francophones sur les Syst{\`e}mes Multi-Agents, Oct 2018, M{\'e}tabief, France. 0011
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Authors
0.34
0
4
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Cédric L. R. Buron101.01
Zahia Guessoum230944.69
Sylvain Ductor342.90
Olivier Roussel421.05