《基於辯論的多Agent商務談判的適應性策略研究》是依託北京工業大學，由蔣國瑞擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於辯論的多Agent商務談判的適應性策略研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：蔣國瑞
- 依託單位：北京工業大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
支持電子商務交易的信息系統正向著多Agent自動談判系統方向發展。為了允許Agent在談判過程中交流除提議以外的信息, 人們提出了增加辯論功能克服談判雙方的信息不確定和不一致問題。但是，目前這方面的研究還剛起步, 缺乏系統性，特別是沒有解決談判Agent在什麼時候提出什麼樣的辯論主題，以及如何根據接到的不斷變化的對方信息、環境信息和自我需求信息來調整辯論的內容，使談判向著有利於達成協定的方向發展。本項目研究的適應性策略就是為了解決這些關鍵問題。.本項目研究思路是在提出開放環境下基於辯論的多Agent商務談判框架的基礎上，探討辯論的評價、產生與選擇等的適應性策略動態生成理論和方法，目的是通過辯論更加有效地改變對手的信念、偏好、意向或目標，使談判向著雙贏方向發展，提高談判效率，降低交易成本。本項目著眼於提高多Agent談判系統的智慧型化程度，促使其向實用方向發展, 是網上談判機制研究的一種創新。
結題摘要
近年來，基於辯論的多Agent談判研究已經成為商務領域自動化、信息化和智慧型化發展的研究熱點和趨勢，具有一定的難度和挑戰性，國內外同行專家和學者的高度關注。2010年以來，項目團隊經過不懈的探索，解決了一批問題，取得了系列成果，完成了預期任務。代表性成果如下： 1、建立了基於辯論的多Agent 商務談判系統結構 針對何時將辯論加入多 Agent 商務談判的問題，提出了基於辯論的多Agent 商務談判系統的結構，包括了辯論加入傳統多Agent 談判的時機和基本形式；產生的模組、模型和策略；辯論的多Agent談判過程和系統體系，以及談判系統的整體框架。 2、給出了多Agent 商務談判的辯論動態產生方法 針對辯論如何在多 Agent 商務談判中產生的問題，提出了基於效用評價、衝突分析和辯論分類的辯論產生策略和方法。設計了從辯論目標產生到具體辯論行為產生的推理機制：在辯論目標產生方面，運用效用評價模型將談判目標與對手提議相比較，進行衝突分析和衝突檢測，並產生相應辯論目標；在辯論行為產生方面，將辯論分為信息告知型、詢問和施加影響型三大類，並提出了各類辯論行為的產生和推理規則。 3、設計了基於辯論的多Agent 商務談判自適應策略及其產生過程 針對加入辯論後的談判對原有談判進程有何影響的問題，重點研究了辯論談判自適應策略及其產生過程，提出了基於時間約束並考慮辯論影響的辯論讓步策略，基於誠實度和信任度的辯論策略，基於期望效用的情感產生和評價的辯論策略，基於BDI認知、模糊評價和機器學習的辯論策略，基於狀態機與勸說型的辯論策略，基於歷史學習、對手偏好和主體態度的辯論策略，基於自學習能力與案例推理的辯論讓步策略。 4、創建了辯論談判的自適應策略的更新機制 代表性的一種機制：利用灰色區間信息建立知識庫，提出關係-利益雙因素對手選擇的策略和模型，利用灰色聚類方法，完善不確知信息條件下談判對手選擇策略，提高談判對環境信息的適應性，通過構建效用滿意度、案例相似度、獎勵函式等模型，提出綜合運用案例推理和Q 學習算法進行辯論選擇和策略動態調整運行機制。 5、開發了相關係統的功能模組原型 設計並開發了基於辯論的多Agent商務談判的各自適應策略的功能模組原型。 本項目系列成果可以使談判提高效率，降低成本，增強智慧型化程度，促使談判向著雙贏方向發展，豐富了多Agent辯論談判理論。
