基于BPNN-GA算法的双边多属性谈判求解

通过对现有网上谈判模型研究发现,原有求解方法因多采用线性效用函数假设而存在自身无法克服的局限性。提出了基于BPNN-GA算法的双边多属性谈判求解方法。为求解属性间具有复杂函数依赖关系、效用函数难以显式表达,以及具有非线性效用函数映射关系的双边多属性谈判提供了一种有效的求解方法。最后通过谈判实例验证了该方法的有效性。

动态时间帕累托最优电子采购多属性谈判模型

基于谈判的电子采购是企业达成供应链交易的重要方式.为了解决采购人员在面对多个谈判属性时决策的困难,本文将多属性谈判问题转化为一个多目标优化模型,采用具有快速非支配排序和精英策略的遗传算法,求解得到帕累托边界,然后设计动态时间依赖策略(DTD),使Agent根据对手出价情况,动态调整让步幅度,在帕累托边界上快速与对手达成交易.另外,对应相关文献中谈判双方互相泄露偏好信息的问题,本文使用基于Agent的自动谈判技术,提出一个有第三方平台参与的自动谈判架构,以及交互协议模型,用以支持自动谈判过程的实施.最后,大量实验证实,相比于领域主流研究成果,本文提出的多属性谈判模型显著提高了谈判效率和成交率,同时也有助于提升谈判双方个体效用和联合效用.

基于人工心理偏好表示的多方-多属性谈判支持系统

为了解决多方—多属性谈判支持系统中谈判人偏好表示的难点问题,设计了一种基于人工心理偏好表示的多方—多属性谈判支持系统。首先建立了基于云模型的人工心理描述模型,模型充分表达了人工心理的模糊性和随机性。并分析了基于云模型人工心理偏好表示的多方—多属性谈判过程,同时给出通过中介方式基于云模型人工心理偏好表示的谈判建议解求解方法。最后以系统雏形与谈判实验为案例,结果表明该方法能较好地表达谈判支持系统中谈判人的偏好。

多属性谈判中属性间依赖关系研究

在多属性谈判中,谈判同时涉及商品或服务的多个属性,而这种多个属性之间的关系并不一定满足简单线性假设,而是呈现出复杂的相互依赖的非线性关系。研究对属性间的这种依赖关系进行了分析,研究了这种复杂依赖关系的成因,给出其主要特点。最终提出多属性依赖谈判未来研究的方向。

基于混合智能算法的非线性双边多属性谈判模型

在非线性效用函数基础上,运用混合人工智能技术,建立非线性双边多属性谈判模型,给出在一定精度范围内逼近Pareto最优解的近似求解方法。最后通过价格、质量两属性的非线性双边谈判模拟算例,验证了方法的正确性与有效性。为多属性谈判研究提供了新的思路。

面向供应链分销的多维空间Pareto边界自动谈判模型研究

随着电子商务的快速发展,自动谈判逐渐成为提升供应链系统效率的一种手段。为了优化多方参与的供应链分销谈判应用,本文将多边多属性谈判问题转化为多目标优化模型,采用改进的非支配遗传算法NSGA-Ⅲ计算多维空间的Pareto边界;然后,设计多线程谈判模型,将参与多方谈判的买卖各方拆解为多个双边谈判线程,分别在多维Pareto边界上进行谈判;进而,采用动态时间依赖策略(DTD),使Agent根据对方报价在Pareto边界上动态调整让步策略,快速达成协议。为验证模型的有效性,本文进行了大量模拟自动谈判实验。实验结果表明,所提出的改进算法和谈判流程优于领域最新研究成果,能有效提升多边多属性谈判效率,有助于多方达成共赢局面。

多方-多属性电子商务谈判支持系统研究

为了更好地对企业电子商务谈判提供支持,提高现有谈判支持系统实用性和可扩展性,建立了多方-多属性电子商务谈判系统。在对企业电子商务谈判支持需求分析的基础上,提出了基于通用多方谈判协议的多方-多属性谈判的过程支持和决策支持框架,建立了原型系统,并通过谈判实验的方式对该系统的实用性和易用性进行了检验。

多属性采购拍卖与多属性不对称纳什谈判的比较研究

拍卖与谈判作为采购中有效选择交易对象的常见方式,从最大化采购方收益的角度看,现有理论对这2种方式各有支持。通过运用经典的多属性拍卖模型和多属性不对称纳什谈判模型,将拍卖的期望收益和谈判的收益进行比较,发现2种机制的分界与谈判力量和投标人数这2个指标有关,通过划分谈判力量和投标人数取值的不同区间,找到了拍卖或谈判这2种方式的边界条件以及它们各自的适宜范围。

基于多目标遗传算法的双边多属性自动谈判模型的研究

本文利用多目标优化算法NSGA-Ⅱ获得谈判双方的Pareto出价组合,通过经典的基于时间的固定谈判策略沿Pareto边界对出价进行修正,构建出一个能使谈判双方以较高效率实现双赢的多属性谈判模型,最后通过算例对该模型进行了应用。该模型与传统的优化算法相比更能满足电子商务的应用需求,智能优化算法的应用使得谈判速度更快,效率更高,尤其适用于突发情况下的应急谈判。