多Agent谈判:一种基于模糊逻辑控制的方法

在分析各种Agent谈判模型不足的基础上,首先给出基于黑板模式的谈判Agent体系结构,然后设计了一个通用的谈判Agent建议的综合评价方法。此外,应用标准可加性模型原理设计了谈判Agent的策略模型,从而构建了应用范围广泛的自动化谈判Agent模型。

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。

面向电子商务的基本遗传算法的Agent谈判模型

探讨Agent技术和遗传算法在电子商务网上谈判中的应用,为网上谈判的开展提供定量和优化模型.首先对三种基于Agent的主流谈判模型进行比较研究;其次,从三个角度对谈判模型进行分类,并确定基于Agent技术的谈判系统的目标和特征;进一步研究基于遗传算法的Agent谈判模型,并对模型进行仿真实验,以证明模型的有效性.该模型的特点是Agent能在谈判过程中学习和发展新的谈判策略.

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Agent的多问题并行遗传谈判模型

Agent谈判增加了电子商务系统的主动性,一个有效的谈判模型是系统实现的关键。分析了已有Agent谈判模型的特点,设计的基于Agent的多问题并行谈判模型解决了已有谈判模型中存在的谈判问题单一、非并行、不考虑对手收益和固定权重等问题。模型中产生谈判方案的算法的自适应性体现在问题权重、遗传参数和收益偏差的动态调整上,给出了问题实数编码和权重调整公式。最后,设计了一个面向三个问题的电子谈判实例,验证了谈判模型的可行性和有效性。

DFL在Agent商务谈判系统中的应用

阐述了基于DFL的Agent商务谈判系统的体系结构,功能模块及其实现技术和方法,最后总结了系统具有的一些优点.为解决商务谈判中的动态模糊问题找到了一条新的途径.

基于Agent的两阶段一对多谈判模型研究

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。

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。

供应链管理的多Agent系统模型及其决策方法

供应链管理的自动化是电子商务的中心 ,目前的供应链管理方法已不适合电子商务环境。本文在分析一般供应链管理过程的基础上构建了一个多 Agent系统框架模型 ,基于模糊相似度提出了适合电子商务环境下动态供应链管理中 Agent谈判的多目标决策方法 。