多Agent谈判中议题相关性及权重度量研究

已有的多议题谈判研究局限于议题相互独立、议题权重固定等前提假设。针对该问题,提出一种议题分组算法。采用移动平均法和事例推理法使用户能更灵活地设定权重,根据单个议题权重初值的确定函数以及议题组的权重求解规则,给出分组变化时的权重动态变更算法。分析结果表明,该算法能解决多议题谈判中的议题相关性问题和议题权重的动态度量问题,使多议题谈判更加科学合理。

基于辩论的多Agent商务谈判认知模型

针对在基于辩论的谈判中如何表示Agent的认知结构和决策机制的问题,提出一个应用于商务谈判的Agent的认知决策模型。该模型由卖方和买方Agent两部分构成,其中,Agent的认知结构用自我目标认知以及对对方的目标认知等集合来表示,Agent的决策用多目标优化模型来辅助进行。基于辩论的谈判实例验证了该模型的实用性。

基于MAS的敏捷供应链谈判模型

通过分析敏捷供应链的业务流程,建立了一个多Agent的敏捷供应链的谈判模型,并将敏捷供应链双边谈判中买卖双方表示成两个谈判Agent。任选其中买方谈判Agent的状态转换过程抽象为动作规划,并把它形式化为一个模糊自动机。在分析了Agent谈判的过程之后给出了谈判Agent的体系结构,并给出了该谈判模型的应用案例,为建立实用的Agent谈判系统奠定了理论依据。