基于Multi-Agent的一对多电子商务的协商模型研究

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基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价研究的开题报告

基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价研究的开题报告一、研究背景及意义电子商务已经成为人们购物消费的主要方式之一，其中协商议价是电子商务中的一个重要环节。

通过协商议价，卖家和买家可以达成双方都满意的交易。

传统的协商议价是人工进行的，需要卖家和买家之间的直接沟通。

而在大规模的电子商务平台中，人工协商议价将会变得繁琐和低效。

因此，研究基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价技术，能够在促进电子商务发展的同时提高交易效率，减少成本，提高用户体验，有着十分重要的意义。

二、研究内容该研究将采取多代理人系统，探究在电子商务平台中的协商议价技术，在此基础上提出基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价模型。

其中，涉及以下研究内容：1. 了解电子商务平台的协商议价技术，包括市场价格、议价策略、议价需求等。

2. 探究多代理人系统，包括定义代理人并设计其属性、制定多代理人系统的协议等。

3. 建立基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价模型，包括制定交易协议、确定代理人博弈策略等。

4. 进行实验验证，在电子商务平台上进行测试。

三、研究方法该研究将采用多种研究方法：1. 文献研究法：系统地了解协商议价技术和多代理人系统。

2. 实验研究法：在电子商务平台上进行实验测试和数据收集。

3. 数学建模法：建立基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价模型，确定代理人策略和交易协议。

四、预期成果通过本研究，我们期望得到以下预期成果：1. 建立基于Multi-agent的电子商务系统的协商议价模型。

2. 确定多个代理人之间的博弈策略。

3. 在实验中验证模型的有效性和准确性。

4. 提高协商议价效率，减少成本，提高用户体验。

五、研究难点该研究的关键难点包括：1. 研究多个代理人之间的交互行为，根据不同的博弈策略来确定合理的议价策略。

2. 在电子商务平台上实现基于Multi-agent的协商议价模型，考虑系统的可扩展性和可靠性。

面向电子商务的多Agent协商研究

面向电子商务的多Agent协商研究随着计算机和网络技术的不断发展,电子商务行为越来越普遍。

在电子商务交易中,为了节省买卖双方为谈判完成交易所花费的大量工作和时间,提高交易效率,有效降低交易成本,有必要实现自动或半自动谈判。

基于Multi-Agent的自动谈判作为一种较新的谈判方式,能够明显地提高谈判的自动化程度,节约谈判时间,降低谈判成本,极大地提高谈判各方的效率,并能使谈判各方最终做出较好的决策。

自动谈判的形式有多种,而一对多谈判在实际的商务活动中是广泛存在的。

但是现有的一对多多属性谈判研究都是针对特定的谈判问题设计的,如多属性拍卖等。

一般的拍卖系统只涉及到价格一个属性或者要求,即拍卖是一对多单一问题谈判,而且拍卖协(?)边谈判,不支持动态交互协商,不能对不同的谈判者采取不同的谈判策略,使得协商形式比较僵硬,协商策略比较单一,缺乏灵活性。

此外,很多研究者将学习机制只用于一对多自动协商过程,却忽视了协商前对历史协商信息的学习分析。

本文重点围绕多Agent协商中的协商协议和协商策略等问题开展研究。

为了提高协商效率,论文首先提出了针对多个卖方的筛选评价体系,对卖方的历史协商数据进行学习更新,通过学习得到的数据(包括交易比率、协商比率、各议题预测保留值等)对卖方进行评价筛选,选择符合协商要求的卖方加入协商队列,同时将筛选评价机制嵌入协商过程之中,并将历史协商数据学习扩展到在线学习。

其次,本文提出了一个基于双边协商的一对多协商模型OMANM。

该协商模型支持动态多线程协商,各线程之间互相学习议价,并可以动态协调各线程协商,解决了已有协议中的中心节点问题和同步协商问题。

该模型对现有的并发协商线程协调策略OPS(Optimized Patient Strategy)进行改进,提出了一对多协商协议,使先得到可接受提议的线程不仅会更新其他协商线程协商议题的保留值,确保不会接受比已经得到的提议更差的提议,还会影响其它在线协商线程所选择使用的协商策略。

基于多Agent的商务谈判自适应策略研究综述

ＪＡＩＮＧｏｕ，ＧｎＧｕｒｉＵＯＨｏｇ
（ｈｃｎｍｃａｄＭａｅｎｃｏｌｅｉｇＵｉｒｉｆｅｈｏｇ，Ｂｉｎ０１４Ｃｉ）ＴｅＥｏｏｉｎａｇｍｅｔｈｏ，Ｂｉｎｎｖｓｙｏｃｎｌｙｅｉ１０２，ｈｎｓｎＳｊｅｔＴｏｊｇａ
随着互联网络的迅速发展，全球很快进入了信息时代，电子商务也作为一种全新的商务模式应声而起，相应地，基于多Ａｅｔｇｎ技术的自动谈判系统相继出现。然而，商务谈判也可以看成是一种对一系列潜在合同的分布式搜索和筛选的行为，因此，谈判策略成为决定商务谈判成功的关键因素。根据当前企业间商务合作的动态性和及时性的特点，研究一种基于不确定谈判信息的自适应谈判策略逐渐成为相关领域学者广泛关注的问题。近年来，基于自适应谈判策略方面的研究有了一定的研究成果，本文结合前沿成果，从以下四个方面进行了归纳、总结和评述。
１基于多Ａｅｔｇｎ的商务谈判方法
１１方法分类．
而能够改变对方的决策行为，从而实现动态的和接近现实的决策。
１２各类方法的优Байду номын сангаас缺点．
目前，国际上多Ａｅｔｇｎ的相关文献中提出了不同的自动谈判决策交互机制，包括：博弈论方法，通过寻求均衡来找到最优（ｐｍ１ｏｔａ）决策或理性ｉ（ａｏａｒｉ１ｔｎ）决策；基于启发式方法，为了克服博弈方法的缺点，启发式方法放松了资源或其他约束，通常是基于经验的验证来寻找满意的决策或近似解；以及基于辩论的方法，允许Ａｅｔ谈判过程中通ｇｎ在过交换额外的信息来改变对方的偏好、效用等，进

基于多Agent框架的分布式供应链协商机制研究的开题报告

基于多Agent框架的分布式供应链协商机制研究的开题报告标题：基于多Agent框架的分布式供应链协商机制研究背景和研究意义：随着全球经济的发展，供应链的复杂性和不确定性越来越加剧。

供应链管理面临着越来越多的挑战，如流程优化、资源的合理配置、成本的控制等。

协商作为一种解决冲突和达成一致的方法在供应链管理中发挥着重要的作用。

传统的中央化或分散式协商机制已经不能满足供应链管理的需求。

因此，采用多Agent框架的分布式协商机制来实现供应链管理成为一种新的研究方向。

本研究旨在设计一个基于多Agent框架的分布式供应链协商机制，实现供应链参与者之间在资源分配和成本控制等方面的协商过程，提高供应链运作效率、降低成本、增强竞争力。

研究内容：1）研究当前供应链管理中存在的问题和挑战；2）分析多Agent框架的理论基础和应用情况；3）设计基于多Agent框架的分布式供应链协商机制，包括协商策略、通信协议、协商机制等；4）实现协商机制的原型系统，并进行测试和验证；5）通过实验和数据统计，分析协商机制在实际应用中的效果。

研究方法：本研究采用文献调研和案例分析相结合的方法，深入分析供应链管理中存在的问题和挑战，分析多Agent框架的理论基础和应用情况，并在此基础上设计基于多Agent框架的分布式供应链协商机制。

利用Java等编程语言实现协商机制的原型系统，并通过测试和验证来检验协商机制的有效性和可行性。

实验过程中，通过数据统计和数据分析，对协商机制的效果进行评估分析。

研究成果和预期目标：本研究预期设计一个基于多Agent框架的分布式供应链协商机制，并在实验中对该机制进行测试和验证。

通过数据统计和数据分析，对协商机制的效果进行评估分析，进一步提高该机制的可行性和有效性。

最终的成果将是一篇完整的论文，发表在相关学术期刊或会议上。

关键词：多Agent框架、分布式供应链、协商机制、效率、成本。

基于多Agent的电子商务系统研究的开题报告

基于多Agent的电子商务系统研究的开题报告一、研究背景与意义随着科技的发展，电子商务已经成为了现代商业的重要组成部分。

传统电子商务系统中，往往是由一个中心化的机构来完成买家和卖家之间的交易。

然而，这种系统往往存在信息不对称、费用高昂等问题，难以满足现今电子商务日益增长的需求。

多Agent技术是一种分布式计算领域中重要的研究领域，它可以使得各个智能Agent在系统中相互协作、自主决策，完成各种复杂任务。

在电子商务领域，基于多Agent的电子商务系统可以去除传统电子商务系统中的中心化机构，提高信息透明度与交易效率，实现一个更加公平、快速、高效的交易平台。

因此，基于多Agent的电子商务系统是当前亟待解决的问题，并且该研究领域具有广泛的应用空间和市场价值，对于推进电子商务的发展具有重要的意义。

二、研究内容与方法本研究主要探讨多Agent技术在电子商务系统中的应用，从卖方和买方的角度来考虑系统的设计及实现，实现一个可行的、高效的多Agent 电子商务平台。

具体来说，研究内容包括以下方面：1. 多Agent电子商务系统的设计与构建。

主要考虑如何设计实现一个可靠的、高效的多Agent电子商务交易平台，采用什么样的多Agent架构和算法。

2. 多Agent电子商务系统中代理人的角色及行为。

从代理人的角度出发，考虑什么样的代理人模型能够更好地满足系统的需求，并分析这些代理人模型的效果。

3. 多Agent系统中的交易协议。

系统如何定义交易协议，保证交易的公正性和有效性，以及如何保证交易的安全性。

4. 多Agent电子商务系统实现与测试。

对系统实现进行验证性测试，分析系统的性能和效果。

研究方法主要采用实验研究与模拟分析相结合的方式，通过开发电子商务平台模拟真实交易环境，验证系统的可行性和效果。

三、预期成果与创新点本研究预计能够实现一个基于多Agent的电子商务系统，具有以下特点和创新点：1. 实现了一个去除传统电子商务系统中的中心化机构的交易平台，提高信息透明度与交易效率。

基于Multi—Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

２０年１月０８２第２３卷第４期
山东师范大学学报（然科学版）自
ＪｕａｏａｄｎｏｍｌｎｅｓｙＮｔａＳｉｃ）ｏｒｌｆｈｎｏｇＮｒａＵｉｒｔ（ａｒｃｎｅｎＳｖｉｕｌｅ
Ｄｅ２８ｃ．０ｏ
度．
３持久性程度（ｅｒＰｒｓｎｅ：）Ｄｇｅｅｉｅｃ）持久性程度取决于给出的推荐是建立在当前会话基础上的，ｅｏｓｔｆ还是建立在多次用户
会话（当前用户会话和以前的用户会话）基础上．
为了使电子商务推荐更具有个性化、自动化和持久性，人工智能领域的Ａｅｔｇｎ技术为其实现提供了有利的技术支持．
Байду номын сангаас
３学习性和自成长性．ｇｎ作为一个独立的个体，自主学习，）Ａｅｔ能能与用户并行工作，并将用户的兴趣、爱好、习惯等信息直接转化为内部表示，存放在知识库中，建立用户模型来指导自己的决策使之符合用户需求．４社会性．ｅｔ）ｇＡｎ通过交流与合作在Ｍｌ —Ａｅ环境中协调工作和消解冲突，而执行和完成一些自身无法求解的复ｕｔｇｎｉｔ从
杂任务．
５主动性．ｅｔ主动地分析和获取用户的个性信息并根据用户的兴趣了解其潜在需求，）ｇＡｎ能采取主动服务．６自主性．ｇｎ无需外界参与而自主运行，）Ａｅｔ且对自己的行为和内部状态有一定程度的控制．由于Ａｅ具有以上特点，ｇｎｔ利用Ａｅ来构建个性化推荐系统具有先天性的优势．ｇｎｔ２２多Ａｅｔ．ｇｎ系统多Ａｅｔｇｎ系统（Ｍｌ —ＡｅｔｙｅＭＳｕｔｇｎＳｓｍ，Ａ）是由多个Ａｅｔｉｔｇｎ组成的系统，其基本思想是将具有不同目标的多个Ａｅｔｇｎ对其目标、资源等进行合理的安排，以协调各自行为，最大程度地实现各自的目标．每一个Ａｅ又是一个具有目ｇｎｔ

基于Multi-Agent的一对多电子商务的协商模型研究

基于Multi-Agent的一对多电子商务的协商模型研究电子商务的目标是实现网上交易,也就是将整个交易过程移植到网络上进行,因此,如何在网上开展交易成为电子商务研究的主要内容和方向。

很多目前的自动协商系统支持一对一的协商,一对多的协商大多数都是利用拍卖机制的不同方法来自动实现,而这些机制往往都缺少执行双向交流的能力,针对这个问题,提出了一种基于Multi-Agent的一对多电子商务的协商机制模型。

电子商务的目标是实现网上交易,也就是将整个交易过程移植到网络上进行,因此,如何在网上开展交易成为电子商务研究的主要内容和方向。

人们在研究中发现,网上交易实现的重点和难点就是如何模拟人的思维为了达成一致意见而进行的协商过程,因此,为了更好地研究网上交易过程,人们将传统的协商思想引入电子商务,并与之融合,形成了电子商务协商的概念。

而Agent 是一种正在出现的快速发展的开发软件应用的新范型,对于Agent技术来说,一个应用程序快速提升的领域就是电子商务。

协商是多Agent 系统中一种重要的交互形式。

它之所以重要,是因为Agent 是自治的——由它们自身来决定,何时在何条件和期限下,它们执行何种动作。

这些Agent 不能直接相互控制(或支配),需要通过协商来管理Agent 间的相互依赖关系。

可以说,协商是一个过程,借助这一过程,两个或多个Agent 小组可形成一个联合决策。

在联合决策中,这些小组首先表达冲突的需求(或观点),进而调整这些冲突的需求使其趋于一致。

很多目前的自动协商系统支持一对一的协商,一对多的协商大多数都是利用拍卖机制的不同方法来自动实现,而这些机制往往都缺少执行双向交流的能力,本文提出一种基于Multi-Agent的一对多电子商务的协商机制模型。

一、电子商务协商概述电子商务协商,也叫电子协商,是电子商务研究的热点问题之一,是电子商务活动至关重要的阶段,对电子商务的发展具有重大的实际意义。

电子商务协商主要研究自动协商或是辅助参与电子商务活动的个人或企业通过网络进行协商。

基于Multi-Agent的农产品交易协商议价模型的研究

基于Multi-Agent的农产品交易协商议价模型的研究刘洁晶;李琳【摘要】价格是影响电子商务系统顺利运行的关键，网上交易系统的价格机制会受到资源市场的多重影响，存在很多难以协调控制的问题。

课题研究立足于河北地区农产品交易市场的大环境，在深入了解农产品交易市场复杂度的基础上，构建基于Multi-agent的农产品交易协商议价模型，深入分析模型的结构和算法。

选取适当的价格机制为商品交易提供行为决策，网络交易过程中买卖双方都能够根据价格作出对自己最有利的决策。

【期刊名称】《科技与创新》【年(卷),期】2016(000)015【总页数】2页(P11-12)【关键词】价格机制议价策略 Nash平衡销售策略【作者】刘洁晶;李琳【作者单位】[1]衡水学院教务处,河北衡水053000;[2]衡水学院数学与计算机科学系,河北衡水053000【正文语种】中文【中图分类】TP311电子商务的兴起打破了传统交易模式的壁垒，为产品的传送提供了更好的体验，切入市场快速、买卖双方交易快速和配送快速，使网上交易迅速壮大。

在网上交易迅猛发展的同时，其中也存在一些问题，而价格协商就是一大典型问题。

价格机制是导致市场复杂的关键因素，作为影响买卖双方交易的重要因素，价格受到资源市场多方面的影响。

在交易过程中，买卖双方对价格的需求和期待各不相同，协商议价又是一件极其耗费精力、时间的事情，如何将难以协调控制的价格因素简单化，节省交易双方协商议价的隐形成本，提高交易效率，成为了当前网络交易的一大难点。

Agent技术作为自主的智能体结构，为改善交易价格的协商机制提供了可能，能够对买卖双方协商议价过程中的许多行为实现自动化或半自动化的处理。

课题研究着眼于河北地区农产品网上交易过程，提出了基于Multi-agent的农产品交易协商议价模型，从而为商品交易双方提供更好的交易体验。

河北地区作为农产品产量高、品类丰富的农业大省，农产品交易具有独特的地域特点，主要包括以下3点：①农产品交易价格受市场调控，具有典型的滞后性。

基于本体的多Agent电子商务供应链协商模型

【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｏｍｍｅｒｃｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｓｖｅｒｙ
口ＬＩＸｉａｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）
ｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎｏｎｔｏｌｏｙ，ｇｗｈｉｃｈｅｎｓｕｒｅｓｂｏｔｈｔｈｅａｇｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｐｒｉｖａｃｙｏｆｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｎｅｇｏｔｉｍｉｏｎｉｓａｎｅｓｓｅｎｔｉａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｓｏｌｖｅｃｏｎｌｉｆｃｔｉｎｇｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎａｎｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓａｍｏｎｇｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｍｅｍｂｅｒｓ．Ｂｙａｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｏｎｔｏｌｏｇｙａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅａｇｅｎｔｓ，ａｎｏｎｔｏｌｏｙｂｇａｓｅｄｍｏｄｅｌｏｆｍｕｌｔｉ— ａｇｅ ห้องสมุดไป่ตู้ ｔｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎｓｉｎｅ —ｓｕｐｐｌｙｃｈａｉｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｏｂｅｔｔｅｒｏｒｇａｎｉｚｅｔｈｅｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄ

基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究共3篇

基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究共3篇基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究1随着互联网技术的发展，电子商务已成为人们日常生活的重要组成部分。

然而目前的电子商务系统几乎都是单一的、无法自主地互相协作的，这导致很多问题无法解决。

为了解决这些问题，研究人员提出了基于Multi-Agent的智能电子商务系统。

Multi-Agent智能电子商务系统的基本概念是将电子商务系统中的参与者定义为不同的代理人，并将这些代理人看作是互相关联的、自主决策的个体。

这一模式使得电子商务系统更加灵活、安全和智能。

Multi-Agent智能电子商务系统有许多优点。

首先，代理人可以自主决策，这使得系统能够根据市场和消费者的需求，自主调整和改进系统的功能和服务。

其次，代理人能够互相协作，这使得系统更加高效和智能。

例如，在代理人之间传递信息和对消费者的需求进行分析等等。

最后，代理人可以保障系统的安全。

由于代理人可以分别执行特定任务，因此如果一个代理人受到攻击，其他代理人将不受影响，从而保障系统的安全性。

在Multi-Agent智能电子商务系统中，代理人可以进行多种不同的行为。

例如，代理人可以收集消费者的购买数据并进行分析，以便更好地了解市场趋势和消费者需求。

代理人还可以通过智能算法来推荐特定的产品和服务，以满足消费者的需求。

此外，代理人还可以通过协商机制来解决各种合作和冲突问题，并通过智能协调来管理和运营整个系统。

虽然Multi-Agent智能电子商务系统已经取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和限制。

首先，代理人的设计和实现需要耗费大量的时间和金钱，因为代理人需要在不同的企业和应用领域中进行研究和调整。

其次，代理人的决策需要人工干预，这使得系统的决策效率大大降低。

此外，在多个代理人之间进行决策的协调也可能会出现问题。

总之，Multi-Agent智能电子商务系统是电子商务系统发展的一个重要分支。

它能够使系统更加智能、灵活和高效，并能够保障系统的安全性。

基于Multi-Agent的电子商务模型的设计与实现

有当前电子商务市场上各个卖方Ａｅｔｇｎ的相关信息，包括每
一
个卖方的所拥有的产品种类、产品的数量、产品的初始报
价及对卖方的一个满意度评价。在知识库中满意度的值为分
布在ｌ１区间上的某一个数，０，Ｊ代理Ａｅｔｇｎ的功能主要是接
收来自买方Ａｇｎ的购买请求，并根据买方的条件从知识库ｅｔ中选择出最接近它要求的卖方并将这些信息反馈给它。此外代理Ａｇｎ还要根据双方反馈过来的交互结果不断的更新自ｅｔ
卖方的产品在代理Ａｇｎｅｔ知识库的表示：
Ｇ（）ｇ）ｇｓ２（ｆ｝：ｓ＝｛（１（ｆＬｇｓ，表示卖方Ｓ库存ｆ，）Ｌ）
１、参数的定义
价，整个流程如图３若买方的ｍｘｇ）ｃｓ（ｇ）。ａ（ｉ（ｏｔＳ，ｉ，
则双方交易失败。

买ｇｎ：ｂ６，ＬＬＬ）示了组方ＡｅｔＢ（ｌ２表一，Ｌ
买方的集合。
卖方Ａｇｎ：Ｓ｛５２ＬＬＬ）ｅｔ＇ＳＬＳ表示了一组１Ｓ
重要的角色。 ’
本文在分析传统电子商务模型存在问题的基础之上，设计并实现了一个基于ＭｕｔＡｅｔｌ— ｇｎ技术的电子商务模型，本ｉ模型主要是针对ＢＢ类型的电子商务而言的，在此模型中拥２有三种类型的Ａｅｔｇｎ，分别代表买方、卖方及代理方，通过这三方Ａｇｎ之间的交互来提高市场的运行效率。ｅｔ
身的知识库（如图１。）

基于Agent的一对多谈判前协商支持系统的设计与实现

基于Agent的一对多谈判前协商支持系统的设计与实现伴随着信息技术的发展和个人电脑的普及,电子商务走进千家万户。

谈判是现实商务活动中的关键环节,但是尽管近年来面向电子商务的谈判支持系统理论研究日趋成熟,却由于缺乏对电子商务用户一对多谈判前准备阶段的支持及集成应用能力而难以在电子商务环境下推广应用。

这既是制约电子商务高速发展的瓶颈,也成为谈判支持系统研究领域的困境。

对此,本文将一对多谈判中与电子商务关系最紧密的谈判前准备和谈判形成过程独立出来进行研究,通过构建一对多谈判前协商支持系统解决上述问题。

首先,本文通过一对多谈判原理分析,指出了电子商务环境下一对多谈判支持系统存在的不足,明确了谈判前协商支持的需求;从需求出发,确定了系统四个目标任务、系统流程的四个主要过程、与电子商务和谈判支持系统集成应用的模型、基于Agent开发实现自动协商的技术路线;分析了系统中涉及的决策理论和多Agent协商理论,给出了它们在系统中的应用思路。

其次,进一步细化了谈判前协商支持流程,使其从功能上与现有电子商务和谈判支持系统集成;基于决策理论给出了谈判筛选过程中灰靶算法和预谈判中方案评价算法的流程,它们是模型精确性的保证;给出了用户与用户、用户与系统间的交互协议及其规则和冲突协调方法;介绍了面向Agent软件开发方法,确定采用多Agent系统工程(MaSE)方法来分析和设计系统,并给出了系统目标、用例和角色模型,为Agent类的设计提供依据。

最后,按照MaSE的四个设计步骤对系统中的Agent类进行了详细设计,定义了系统四个Agent类,设计了其生命周期、会话模型、体系结构和部署结构;然后给出了一个与Web、J2EE和智能物理Agent基金(FIPA)标准Agent平台集成的系统框架,该框架能与现有基于Web的电子商务系统和谈判支持系统技术上实现集成;给出了协商支持系统在Agent开发平台JADE上的代码实现和运行示例。

多Agent多阶段一对多协商模型

ｓｌｔｎａｕａｌ．Ａｉｌｔｎｅａｌｒｓｎｅｒｖｅｆａｉｉｔｄｖｌｉｆｔｅｐｏｏｅｄ１Ｃｏｓｑｅｔ，ｔｅｏｕｉｓｔｒｌｏｎｙｓｍｕａｉｘｍｐｅｉｐｅｅｔｄｔｐｏｅｔｅｓｂｌａａｉｔｏｒｐｓｄｍｏｅ．ｏｓｏｈｉｎｙｄｙｈｎｅｕｎｌｈｙ
ＫＡＮＧｅ — ｅＤＯＮＧｎ，ＷＡＮＧｎｘａＺｈｎｋ，ＤｏｇＹａ — ｉ
（ｏｌｅｆｔｅｔｓｎｆｒｔｎＳｉｃ，ｂｉｒｌｎｖｒｉ，ｈｉｈａｇ００１，ｈａＣｌｇＭａｍａｃｄｎｏｍａｏｃｎｅＨｅｅＮｏｍａＵｉｅｓｙＳｉａｕｎ５０６Ｃｉ）ｅｏｈｉａＩｉｅｔｊｚｎ
摘要：为解决多Ａｅｔｇｎ一对多、多议题协商问题，出了具有议题属性协商阶段的多阶段协商模型，计了一种根据Ａｅｔ提设ｇｎ让步幅度变化所形成的曲线来判定Ａｅｔ型和使用何种协商方法的协商策略。详细地分析了多Ａｇｎ、ｇｎ类ｅｔ多阶段一对多协商的协商过程。将三角模糊数多属性决策方法引入到多Ａｇｎ协商过程中降低了决策者评估对方所提出方案的难度，能更自ｅｔ然地对不同方案的优劣进行排序。模拟算例表明，该模型有效且可行，为多Ａｇｎ协商提供可参考的模型和求解算法ｅｔ
ｎｇｔｔｎｍｅｈｄｔｅａｅｃｏｄｎｅｃｒｅｏｅｙａｎｇｔｔｎｏｐｎｎ ’ ｏｃｓｉｎｒｔ．Ｔｈｌ－ｇｎｌ — ｔｇｎ — ｅｏｉｉｔｏｂｋｎａｃｒｉｇｔｕｖｒｄｂｅｏｉｉｐｏｅｔＳｎｅｓｏｅａｏｏｔｈｆｍａｏｃａｅｍｕｔａｅｔｉｍｕｔｓａｅｅｉｏ

基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统

基于Ｍｕｌｔｉ－Ａｇｅｎｔ技术的制造商筛选供应商的协商系统随着经济的全球化，制造商选择供应商的范围越来越广，复杂程度和速度也要求越来越高。

如何在众多的企业中筛选出合适的供应商是供应链高效运行的首要条件。

Multi-Agent系统是由多个具有自治和智能特性的Agent构成，进行协调、协商和协作，能高效地完成各种合作任务。

本文在分析了智能代理基本理论的基础上，结合多Agent技术在解决供应链管理战略选择中的优势，构建了基于Multi-Agent技术的制造商筛选供应商的协商系统，并用实例说明了该系统实现的技术要点。

标签：Multi-Agent技术供应商筛选协商系统一、引言随着经济的全球化，企业的跨国经营越来越多，制造商选择供应商合作伙伴的范围越来越广，企业的商业环境变得越来越复杂，供应链成员之间的关系已经不是当初那样恒久不变的，而是随着利益关系动态变化，企业与企业之间需要更多的协商与协调。

企业之间的竞争将逐步演变为企业所在的供应链之间的竞争也就是市场机会的捕捉能力，即快速地生产出用户所需产品的能力。

如何在众多的可供选择的企业中筛选出合适的供应商是供应链高效运行的首要条件。

Multi-Agent技术是近年来分布式人工智能领域研究的热点，多个具有自治和智能特性的Agent在一起进行协调、协商和协作，能高效地完成各种合作任务。

供应链管理中供应商筛选的标准及指标体系理论较成熟，但对于如何利用信息技术实现供应商的自动筛选及提高供应商筛选的效率则研究不多。

二、Agent和MAS的概念Agent是当前使用最为广泛的术语之一，在人工智能领域，将Agent看作是“一类在特定环境下能感知环境，并能自主的运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序”。

基于Multi-agent的对策论协商模型

基于Multi-agent的对策论协商模型张虹;李晓;邱玉辉【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2000(027)012【摘要】In traditional Game Theory, there do not exist or exist many Nash balance points. So it is very difficult to find a solution,which could make every agent to be satisfied. At a view of human's daily life,this article tries to draw into a trusty third party to deal with some comparatively difficult game and condition, and draw into two communication behaviors: Asking Guarantee and Offering Compensation. That will make multi-agent find a compromise,stable,comparatively good solution in negotiation,which would satisfy every agent.【总页数】3页(P86-88)【作者】张虹;李晓;邱玉辉【作者单位】西南师范大学计算机科学与信息管理学院,重庆,400715;西南师范大学计算机科学与信息管理学院,重庆,400715;西南师范大学计算机科学与信息管理学院,重庆,400715【正文语种】中文【中图分类】TP1【相关文献】1.基于Multi-Agent的农产品交易协商议价模型的研究 [J], 刘洁晶;李琳;2.基于Multi-Agent的农产品交易协商议价模型的研究 [J], 刘洁晶;李琳3.基于对策论的Multi-Agent多边协商机制研究 [J], 张孟资;徐国明4.基于对策论的电子商务交易协商的模型研究 [J], 王兆明;凌永辉5.一个基于对策论的协商模型 [J], 张虹;邱玉辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

移动电子商务系统中多agent谈判模型与算法的研究与实现

移动电子商务系统中多agent谈判模型与算法的研究与实现随着计算机软硬件技术、移动计算技术和通信技术的迅速发展并不断普及，移动电子商务和Agent技术的迅速发展，企业、消费者和供应商网之间的交易越来越普遍，网上谈判成为网上交易必不可少的一个环节，是交易双方沟通的最有效途径。

Agent具有一定智能性，自主性，能够克服人类一些无法克服的困难，不受时间、空间等多方面的限制，协助人进行网上交易、网上谈判，甚至能达到比传统人与人谈判模式更理想的谈判效果。

本文首先对Agent和移动Agent系统进行了简单概述，然后介绍了多Agent系统的定义，组成、属性以及多Agent
谈判产生的原因，分析了多Agent谈判常用的相关智能算法。

然后，本文对多Agent谈判的模型结构，多Agent谈判的谈判机制进行了论述，建立了关于谈判提议的产生、评价和选择等问题的数学模型，并对基于让步的反提议策略的数学模型进行讨论。

在以上研究的基础上，本文对基于多属性效用理论的多Agent多属性谈判问题进行了模块化的分析。

由于这种经典的方法具有一定的局限性，所以本文对此进行了优化，通过特殊知识和一般知识的结合改善了多Agent谈判的效果。

最后，本文依照上述模型基于J2EE平台运用Java语言，设计了一个基于多Agent移动电子商务原型子系统，并对其开发环境及技术，框架结构，主要模块及各个模块的主要功能进行了简要介绍。

并用课题移动电子商务原型子系统对多属性效用谈判算法、基于遗传算法的多Agent谈判以及多服务谈判模的可行性和有效性进行了验证。

基于Agent的两阶段一对多谈判模型研究

基于Agent的两阶段一对多谈判模型研究[摘要] 本文提出了一种基于Agent的两阶段一对多谈判模型。

与单阶段一对多并行谈判模型相比,这种模型在谈判第一阶段不主动淘汰卖方,卖方不会因为在谈判初期采取较为的保守策略而过早失去继续谈判的机会,同时也增加了买方最终得到更好成交价格的机会。

本文还提出了一种改进的基于合作可能度的淘汰谈判机制,在谈判模型的第二阶段逐步淘汰合作可能度小的卖方,达到减少谈判成本的目的。

[关键词] 基于Agent的一对多谈判;两阶段谈判;谈判模型;谈判策略1引言基于Agent的谈判是用Agent这一人工智能领域的新兴手段来实现谈判的智能化和自动化的技术[1]。

按照谈判过程中参与谈判的买卖各方Agent数量的不同,可以将谈判分为一对一谈判、一对多谈判和多对多谈判等。

其中,一对多谈判是指由一个买方Agent就同一份合同同时与多个卖方Agent进行谈判,在综合所有的谈判结果后选择其中的一个卖方Agent达成协议的过程。

早期的自动谈判系统多采用拍卖的形式实现,买方在拍卖过程中不提出反报价,从多个卖方Agent的报价方案中选择最优的进行合作[2-3]。

这种方法在形式上简单,但对于卖方来说明显不公平,买方也无法通过合理运用谈判策略来得到更优的报价。

后来的研究者提出将一对多谈判转化为多个并行的一对一谈判,通过某种协调控制策略来协调处理各谈判的结果[4-7]。

这样可以产生比较理想的谈判结果,但对多个并行谈判进行协调必然导致额外的通讯和协调成本的产生。

有人提出了两阶段式的一对多谈判模型,将谈判分成预谈判和竞标两个阶段来进行[8],但这种模型和早期的竞标模型一样,存在显著的谈判公平性缺失的问题。

针对这些模型中存在的问题,本文提出一种两阶段的谈判模型,在谈判的第二阶段逐步淘汰卖方Agent来减少参与谈判的Agent数量,以达到减少谈判成本的目标。

2两阶段一对多谈判两阶段一对多谈判是在现有一对多并行谈判模式基础上的改进,将谈判分成了两个阶段:第一阶段为预谈判阶段,在这个阶段中,买卖各方正常进行有反报价的谈判,但是不淘汰卖方;在第二阶段,买方根据谈判进行的情况,根据一定标准对卖方进行淘汰。