具有学习机制的适应性自动谈判系统研究的中期报告该研究的中期报告旨在介绍具有学习机制的适应性自动谈判系统的开发和改进的进展情况。首先，我们回顾了当前适用于自动谈判的基于规则的和基于智能代理的方法，并确定了我们的研究目标：开发一种能够适应多种情况和对手的自动谈判系统。接下来，我们设计了一个基于深度强化学习的自动谈判系统，该系统可以学习优化策略，以最大化其预期收益。该系统使用了一个基于深度神经网络的价值函数来估计状态和操作的价值。我们还开发了一个机制，让系统能够自适应地学习对手的策略，并根据对手的不同策略做出相应的响应。在实验中，我们使用了一个基于博弈论的模拟环境，在该环境中系统与具有不同策略的对手进行了博弈。实验结果表明，我们的系统可以逐渐学习并优化其策略，与对手进行有效的谈判，并取得了较好的结果。下一步，我们将继续改进我们的系统，增强其适应性和稳定性，并在更实际的环境中进行测试。我们相信，随着进一步的研究和实践，我们的自动谈判系统将会成为一种有用的工具，用于处理需要大量谈判的复杂问题。