Bargaining game analysis using metaheuristics has been drawing attention in recent years. This paper presents the interaction and co-evolutionary process between two kinds of metaheuristics-based agents, genetic algorithms (GA-based agent) and particle swarm optimization (PSO-based agent), in a bargaining game. Game performance with regard to payoff and deal rate through the interaction and co-evolution of agents is studied. The experimental results show that the PSO-based agent outperforms the GA-based agent in the bargaining game.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Bargaining Game 3. Artificial Agents 3.1. GA-based Agent 3.3. Bargaining Game Design by Means of GA-based Agent and PSO-based Agent Co-Evolution 4. Experiment and Result 4.1.Experimental Condition 4.2.Experiment 4.3. Analysis 5. Conclusion and Future Study References
보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Software Engineering and Its Applications
간기
월간
pISSN
1738-9984
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
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