B2B市场中基于Mediator调节的双边协商模型

随着电子商务的发展,基于Agent的智能协商得到广泛的关注。由于协商方不愿透漏更多的信息,传统交替式提议的协商方法容易陷于僵局,这需要中间方Mediator参与调节。针对B2B市场,提出了一种基于Mediator调节的双边协商模型。在该模型中,买卖双方同时向Mediator提交封闭提议以最大化本方效益,而Mediator根据调节策略确定每回合的让步度,以及最终的成交价和成交量。仿真实验验证了该模型在获得联合效益和维护公平方面是有效的。

基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商

由于协商信息的不完备性以及为了协商双方的联合效用最大,提出了一种基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商模型。在协商过程中依据一定的规则进行妥协让步。在保证自身效用的前提下,利用TOPSIS算法搜索出最优的提议发送给对方,从而最大化双方效用。通过算例模拟了该方法并比较了在完备信息与不完备信息两种情形下联合效用的差距,据此验证本方法的有效性。