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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:許仁瀚
研究生(外文):Jen-Han Hsu
論文名稱:結合層級分析程序法與案例式推理於共同服務提供之研究
論文名稱(外文):Integrating Analytic Hierarchy Process and Case-Based Reasoning to Provide Common Services
指導教授:劉立頌
指導教授(外文):Alan Liu
口試委員:鄭有進周忠信
口試委員(外文):Yu-Chin ChengJung-Shin Jow
口試日期:2012-07-19
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:協商案例式推理權重學習層級分析程序法
外文關鍵詞:NegotiationCase-Based ReasoningWeight LearningAnalytic Hierarchy Process
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在一個多參與者的環境中,若有某服務是所有參與者共享的,在本文中則稱為共同服務,而如何在智慧家庭中提供一個讓大多數參與者都滿意的共同服務便是本研究所探討的。若要提供適當的共同服務給環境參與者們,就必須了解參與者的偏好,但硬體並無法擷取參與者主觀的偏好,因此需要參與者的回饋資訊來輔助。要滿足大部分參與者的需求,則勢必需要協商,而且協商必須保證有結果才能確保服務的提供。基於以上原因,本文提出了一個結合層級分析程序法(Analytic Hierarchy Process, AHP)與案例式推理(Case-Based Reasoning, CBR)的共同服務提供系統(Common Service Provider System, CSPS)。本文案例式推理的部分參考ANC (Automated Negotiation and Case-Based Reasoning)架構,此架構能夠在多人環境下提供服務,主要功能分為衝突解決與問題解決,前者主要透過賽局協商以取得各參與者的共識,後者則將此共識透過案例式推理機制找出適合的服務並且進行權重學習以達到個人化。本文基於此架構,並進一步解決許多問題。本文的貢獻有三點,第一點,提供一個方式,讓案例式推理在屬性擷取時更加周全,也改進案例擷取時計算量過大之問題。第二點,利用層級分析程序法算出協商議題權重,可以使協商結果更令人滿意。第三點,以案例式推理結合比較值學習,能解決層級分析程序法需要使用者輸入大量資訊的問題。
To provide a more suitable common service to every participant in smart home, a Common Service Provider System (CSPS) is developed. In this thesis, if a service is shared by all participants in an environment of multiple participants, this kind of services is regarded as a common service. Integrating Analytic Hierarchy Process (AHP) and Case-Based Reasoning (CBR), the process of CSPS consists of three stages, the first stage to reach a consensus, the second stage to streamline the attributes and the third stage to determine a service. CSPS can completely capture the users' needs, learn user preferences continually, reduce the burden of user operations, and provide common services more appropriate. There are three contributions in this thesis. The first contribution is that this thesis proposes a way to better capture the attributes in case design and reduce computation in CBR. The second contribution is that using the AHP to calculate the weight of the negotiation issues can produce better results in negotiation, and this result can provide appropriate services in future use. The third contribution is that combination of CBR with the comparison value learning can reduce the needs in requiring the user to input a lot of information.
第一章 導論 1
第二章 相關背景知識 3
2.1 案例式推理 3
2.1.1 簡介 3
2.1.2 案例式推理流程 4
2.2 ANC 5
2.2.1 合作協商方法 6
2.2.2 自動協商方法 7
2.2.3 屬性權重自動學習方法 8
2.3 決策支援系統 9
2.3.1 多屬性决策 9
2.3.2 方法比較 10
2.3.3 層級分析程序法簡介 11
2.3.4 層級分析程序法步驟 13
第三章 研究方法 18
3.1 動機與目的 18
3.2 系統分析與設計 18
3.3 案例庫設計 20
3.4 處理程序設計 22
3.4.1 共識達成 23
3.4.2 屬性精簡 30
3.4.3 服務決定 33
3.4.4 屬性比較值學習 36
第四章 實作 38
4.1 簡介 38
4.2 實驗劇本 38
4.2.1 劇本初始資訊 38
4.2.2 劇本 45
4.3 實驗 45
4.4 結果探討 57
第五章 結論與未來展望 59
參考文獻 60

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