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关于电子商务方面论文范文,与电子商务环境下双边多议题自动协商的相关论文摘要
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(Multi-AgentLearning:MAL).3.进一步探讨
电子商务的自动协商问题是目前国内外研究的热点之一,已经取得了许多重要的研究成果(重要的成果如[1][2][8][9][10]),然而仍有很多基本问题还有待于进一步的深入研究.因篇幅所限,这里对基于讨价还价的协商模型作一概述,其他方面的概述可见文献[2]及其所列文献.
本篇论文出处 http://www.sxsky.net/benkelunwen/060435360.html
3.1Rubinstein讨价还价模型
讨价还价理论(BargainingTheory)主要是研究有共同利益要合作的参与人在如何合作方面存在利益冲突的情形下,怎样调整自身策略进行协商谈判,使自己获利最大而损失最小.在Rubinstein讨价还价模型[3]中提出了这样一种基本的轮流出价模型：
两个参与人和,根据如下的轮流出价程序就分割大小为()的蛋糕进行讨价还价.时刻,参与人向参与人出价,一个出价就是对分割蛋糕的一个提议.如果接受该出价,则协议达成,参与人根据被接受的出价分割蛋糕；如果拒绝了的出价,则会在时刻做出一个还价.如果这一个还价被所接受,则协议达成,否则参与人会在时刻做出一个再还价.这个出价和还价的过程不断继续,直到有一个参与人接受了一个出价（或者因双方意见不一而终止）.
该模型的子博弈完备均衡是基于以下两个性质得到的：
(1)无延误性：无论何时,当一个参与人必须出价时,其均衡出价都会被另一个参与人所接受；
(2)不变性：无论何时,当一个参与人必须出价时,其在均衡时的出价都相同.
3.2基于Rubinstein讨价还价的协商模型
Rubinstein模型为协商模型提供了一个基本框架,在此基础上可以根据应用目的的不同构建出各种模型.在将其运用于MAS协商时,需要解决以下几个方面的问题[2]：
(1)选择适用于某特定DAI问题的讨价还价策略模型；
(2)将讨价还价策略模型中的各个抽象要素具体化为DAI问题中的各个对象；
(3)定义均衡策略；
(4)设计低复杂性的策略选择算法；
(5)给出效用函数.
借用Rubinstein讨价还价模型,Kraus围绕着这些问题展开了详细的讨论.建立了一对一的MAS协商模型,模型中分别讨论在处于完全信息与不完全信息下,Agent进行一次交互与多次交互的协商过程.进一步,将模型推广到多个Agent的协商情形.之后提出了考虑规划和协商所用时间的协商策略模型,来解决传统协商方法中存在时间延迟和花费较高的问题,模型表明Agent对时间偏好的变化可以促使其策略变化,从而可及时达成协议,避免了延迟及较高的花费.
3.3模型的改进
在传统的对策论中,处理不确定性事件所用的唯一数学工具是概率统计,因而不确定性对策问题的传统模型都是单一的随机模型.而事实上事件的不确定性有两种不同的表现形式：一种是事件是否发生,即通常所说的随机性；另一种是事件本身状态的不确定性,称为模糊性.从信息的角度看,随机性只涉及到信息的量,模糊性则关系到信息的含义,可以说模糊性是一种比随机性更深刻的不确定性.在现实生活中,模糊性的存在比随机性的存在更为广泛,尤其是在主观认识领域,模糊性的作用比随机性的作用重要得多.因此将传统对策论推广到模糊对策论有着更为广泛的实际意义.
利用模糊对策论来推广处理上述几种MAS协商模型,能够使模型更加贴近动态的DAI环境,这也将是未来MAS协商领域的一个重要方向.事实上,模糊集理论近年来已经在决策支持系统及专家系统等人工智能（AI：ArtificialIntelligence）领域得到了成功的应用与实现.此外,在AI的其他领域如推理（reasoning）、约束问题求解（ConstraintSatisfactionProblem）等也得到的广泛应用.目前也已经开始在MAS领域得到应用,如Jennings等提出的基于带优先级的模糊约束求解方法建立交易Agent的协商模型,给出了Agent的协商协议、通信语言、协商策略及算法,是目前较为完善的自动协商系统.该模型能保证协商是Pareto最优,保证Agent在协商中暴露给对方的信息量最小.
参考文献:
[1]何炎祥,陈莘萌.Agent和多Agent系统的设计与应用.武汉：武汉大学出版社,2001.
[2]蒋晓蕙,王兆明,凌永辉.多Agent协商理论探讨.中国管理科学,2007,15:475-481.
[3]ArielRubinstein.PerfectEquilibriuminaBargainingModel.Econometrica,1982,50:97-110
[4]S.S.Fatima,MichaelWooldridge,NicholasR.Jennings,Anagenda-basedframeworkformulti-issuenegotiation,ArtificialIntelligence,2004,152:1-45.
[5]FatimaS.S.,MichaelWooldridge,NicholasR.Jennings,AlinearapproximationmethodfortheShapleyvalueArtificialIntelligence,2008,172:16731699.
[6]J.VonNeumannandO.Menstein.TheoryofGamesandEconomicBehavior.PrincetonUniversityPress,1947.
[7]MichaelWooldridge.AnIntroductiontoMulti-AgentSystems.Beijing:PublishingHouseofElectronicsIndustry,2003.
[8]NicolaGatti,FrancescoDiGiunta,StefanoMarino.Alternating-offersbargainingwithone-sideduncertaindeadlinesanefficientalgorithm,ArtificialIntelligence,2008,172:11191157.
[9]P.Faratin,C.Sierra,N.R.Jennings.UsingSimilarityCriteriatoMakeIssueTrade-offsinAutomatedNegotiations.ArtificialIntelligence,2002,142:205-237.
[10]S.D.Ramchurn,CarlesSierra,L.Godo,NicholasR.Jennings,NegotiatingUsingRewards,ArtificialIntelligence,2007,171:805-837.
作者简介：邵黄芳（1982-01）女（汉）,浙江省台州市人,硕士研究生,主要研究方向：图形图像处理,算法分析.徐彩云（1978.09-）女（汉）,内蒙古乌兰察布盟人,硕士研究生,主要研究方向：移动数据库.
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