基于提议信息保护下的多属性协商协议研究

综合分析了多属性协商的特点和现有研究所面临的问题,以设计实用性多属性协商机制为目标,分析和规范协商中的智能体的职能、准则及信息表达形式,从而构建了双边同步多属性协商协议。协议策略得出的结果克服了已有研究成果的典型缺陷,并得到了帕累托最优解。协议通过同步提议机制和对提议信息的屏蔽,减少了参与者之间的猜忌,避免了协商者潜在的利益流失,从而提高了协商的效率和保障了交易的公平性。

基于卖方多提议的双边多属性自动协商模型

针对电子交易应用领域,提出一种私有信息和有时间约束的、基于卖方多提议和买方评价的多属性自动协商模型.买方协商策略简化为对卖方每一回合提交的一个或多个提议进行评价,卖方则根据时间和资源依赖策略确定提议的整体让步效用,根据买方评价和协商历史确定不同的让步属性组合和让步幅度,从而生成若干等效的新提议.该模型能有效减轻系统的通信和计算负担,提高解的收敛速度,在一定程度上改善协商效率和质量,并且在买方效用函数为线性时保证较优的联合效用.

基于GAI多属性依赖的协商模型

多属性之间的依赖关系增加协商 Agent 效用函数的复杂性,从而也增加多属性协商问题的复杂度.本文提出一种基于 GAI 多属性依赖的协商模型.该模型使用 GAI 分解将协商 Agent 的非线性效用函数表示为依赖属性子集的子效用之和.在协商过程中,协商双方采用不同的让步策略和提议策略来改变提议的内容.卖方 Agent 利用本文提出的 GAI 网合并算法将协商双方的 GAI 网合并,并利用生成的 GAI 树产生使社会福利评估值最大的提议.实验表明当买方 Agent 采用局部让步策略且卖方 Agent 采用全局让步策略时,协商双方能够在有限的协商步内达到接近 Pareto 最优的协商结局.

基于时间约束的双边多属性自动协商模型研究

提出时间约束的协商模型。由双边协商的需要首先将多属性归为两个协商区间进行研究,并提出基于时间约束的协商决策函数,以此建立时间约束下的多属性出价策略。注意到多卖方间的竞争关系,用贝叶斯纳什均衡的思想分析多卖方博弈模型,从而给出双边多属性的协商策略和决策依据。最后构造一个算例,对模型进行验证。

基于时间约束的双边多属性自动协商模型研究

提出了时间约束的协商模型。由双边协商的需要首先将多属性归为两个协商区间进行研究,并提出基于时间约束的协商决策函数,以此建立了时间约束下的多属性出价策略。注意到多卖方间的竞争关系,用贝叶斯纳什均衡的思想分析多卖方博弈模型,从而给出了双边多属性的协商策略和决策依据。最后构造一个算例,对模型进行了验证。