乌梅什·德什潘德;阿罗宾达·古普塔;阿努帕姆·巴苏 使用基于实例的学习提高合同网协议的性能。 （英语） Zbl 1205.68285号 Das，Samir R.（编辑）等人，《分布式计算——IWDC 2003》。第五届国际研讨会，印度加尔各答，2003年12月27日至30日。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-20745-7/pbk）。莱克特。注释计算。科学。2918, 290-299 (2003). 摘要：合同网协议（CNP）是多智能体系统中广泛使用的协调机制。研究表明，当通信代理的数量和宣布的任务数量增加时，其性能急剧下降。因此，它存在可伸缩性问题。为了克服此限制，CNP中结合了基于实例的学习（IBL）机制，该机制避免了昂贵的投标过程，并使用以前存储的实例来选择目标代理。该方案在一个模拟分布式医院系统中实现，其中CNP用于医院间的资源共享。实验结果表明，引入IBL后，系统性能显著提高。关于整个系列，请参见[Zbl 1030.00033号]. MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T42型 Agent技术与人工智能 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{U.Deshpande}等人，Lect。注释计算。科学。2918、290--299（2003年；Zbl 1205.68285） 全文： 内政部