电子商务协商模型综述

电子商务协商是电子商务领域的研究热点之一。主要从协商协议模型、协商策略模型、协商模型的求解算法等方面综述了电子商务协商模型和算法的相关研究进展。首先针对电子商务服务商提供支持的协商、买方或卖方自行协商和电子商务第三方参与的协商这三种典型协商模式,综述了协商协议模型的研究进展;随后对基于效用和基于偏好的两种典型的协商策略模型进行了评述,并综述了协商模型的求解算法。最后展望了进一步的研究方向。     

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...     

基于Agent 的电子商务自动谈判系统研究

通过对现有自动谈判系统的深入分析,指出面向电子商务的自动谈判系统的研究与开发是目前各类电子商务应用系统研究中最为薄弱的环节.文章依据电子商务谈判的需求和分布式人工智能迅速发展,提出了一种基于Agent电子商务自动谈判系统,着重对这种新型的谈判系统的自动谈判协议、谈判策略和系统构架进行了探讨,并对今后的研究方向进行了展望.     

基于有色Petri网的Web服务协商

针对Web网络端到端会话的需要,提出了一种Web服务协商协议,定义了通信原语,在服务提供者和服务消费者之间自动地协商QoS信息,并采用有色Petri网模型对该协议进行了形式化描述。将Web服务的QoS划分为r个一级对象、ni个二级对象,根据不同应用中QoS对象关注程度确定权重,采用加权模糊推理模型构造应用函数,作为协商的依据。分析表明,该模型对服务发现与服务集成中自治实体间达到共识是有效的。     

基于模糊定性仿真的多议题自动谈判模型

结合模糊定性仿真(FQSIM)理论对多议题谈判进行仿真, 构建了基于模糊定性仿真的多议题谈判模型, 并且进行了实例验证. 从验证结果可以看出, 仿真结果符合谈判的逻辑和人们的直观推测,能够清晰反映谈判的变化趋势, 该谈判模型相对于传统定性仿真对具体谈判问题具有更强的适应性, 更好地解决了由于不确定性因素在定量仿真中产生的问题, 可以简化多议题谈判的复杂程度, 并增强仿真模型的可信度和实用性.     

科技商品价格确定的公平效用谈判模型及其应用

科技商品作为特殊商品，其价格的确定不同于一般商品。本文给出了一种基于买卖双方对科技商品价值评估基础上的谈判定价模型--公平效用谈判定价模型。     

遗传算法在网上谈判支持系统中的应用研究

从 8 0年代后期首次出现谈判支持系统至今 ,国外许多学者从不的角度对其进行了大量的研究 ,而国内在这方面的研究尚处于起步阶段 .网上谈判支持系统不仅要为谈判人提供方便的交流媒介 ,更要为其提供合理的协调解 ,以减少冲突 ,提高谈判的成功率 .目前 ,对于网上谈判支持系统中谈判解支持的研究 ,尚未取得重大突破 ,采用的方法仅仅局限于效用函数法、对策分析法以及国内近期研究出的基于兴趣点的选择方案搜索算法等等 .但是 ,这些方法在实际应用中很难方便、及时地为谈判人提供有效的建议解或方案支持 ,无法满足网上谈判的实际需求 .本文针对遗传算法的全局收敛性快速寻优、可并行性寻优以及模拟自然进化过程解决最优问题等特点 ,尝试着将遗传算法用于网上谈判支持系统中 ,为谈判人提供对于双方而言满意的协调解 ,对此 ,文中进行了一系列的理论分析及实践检验 ,证明了这种方法的可行性及特殊的优越性 .     

不同借贷利率下的投资组合选择——-基于均值和VaR的效用最大化模型

用VaR代替方差来度量风险,从而把基于均值和方差的效用函数拓展为基于均值和VaR的一般二元效用函数（关于均值递增,关于VaR递减）,进而研究含无风险资产且具有不同借贷利率时投资组合选择的效用最大化模型.利用均值-VaR模型有效边界的性质,得到了一般效用函数下最大效用存在的条件及最优解的本质特征,并给出了求解的具体方法和数值算法.最后作为结论的直接应用和说明,利用中国股票市场数据给出了一个实例分析.     

A Machine Learning Approach for Mechanism Selection in Complex Negotiations

Automated negotiation mechanisms can be helpful in contexts where users want to reach mutually satisfactory agreements about issues of shared interest, especially for complex problems with many interdependent issues. A variety of automated negotiation mechanisms have been proposed in the literature. The effectiveness of those mechanisms, however, may depend on the characteristics of the underlying negotiation problem (e.g. on the complexity of participant’s utility functions, as well as the degree of conflict between participants). While one mechanism may be a good choice for a negotiation problem, it may be a poor choice for another. In this paper, we pursue the problem of selecting the most effective negotiation mechanism given a particular problem by (1) defining a set of scenario metrics to capture the relevant features of negotiation problems, (2) evaluating the performance of a range of negotiation mechanisms on a diverse test suite of negotiation scenarios, (3) applying machine learning techniques to identify which mechanisms work best with which scenarios, and (4) demonstrating that using these classification rules for mechanism selection enables significantly better negotiation performance than any single mechanism alone.     

基于最小二乘近似支持向量回归模型的电子商务信用风险预警

随着制约电子商务发展的基础性问题如交易支付和物流配送等问题的逐步解决,电子商务交易双方的信用问题已凸显为电子商务发展的瓶颈. 在国内外研究现状的基础上, 构建电子商务信用风险的预警指标体系,并建立电子商务信用风险预警的最小二乘近似支持向量回归模型. 同时,利用相关样本数据进行了实证分析, 并根据实证结果给出不同的预警管理对策.     

一种新的基于策略的联盟分析方法

针对多方冲突现象 ,分析比较了传统联盟分析的不足 ,提出了一种新的基于策略的联盟度量方法 ,新方法在计算机编程以及分析多局中人、多策略的大规模冲突模型方面有独到之处 .     

决策过程的主动引导与支持模型

介绍一个谈判用决策支持系统，重点讨论谈判范围及有效边界的控制模型和方法、谈判过程中的让步准则以及专家知识、决策者的偏好在系统中的主动支持功能     

一种新的基于策略的联盟分析方法

针对多方冲突现象 ,分析比较了传统联盟分析的不足 ,提出了一种新的基于策略的联盟度量方法 ,新方法在计算机编程以及分析多局中人、多策略的大规模冲突模型方面有独到之处 .     

基于多属性效用的主战坦克武器系统作战能力评估

武器系统作战能力评估是数据结构复杂的多属性决策问题,具有重要的军事意义。针对武器系统作战能力评估时评估信息形式不统一、指标数据聚合困难以及不同性质指标无法对比分析等问题,提出了主客观相互嵌合的多属性效用评估方法,采用了基于心理活动规律的常数构造效用函数,建立了基于生产函数的指标效用聚合模型。首先,基于小组决策的方法,提出将距离优化模型与多专家评估权重有机结合,得到基于群体共识的有效指标权重。其次,考虑评估信息形式不统一、不同属性指标数据无法对比分析等问题,基于心理活动特点,构造了3类效用函数,将武器的各类数据信息统一转换为效用。最后,针对指标数据聚合困难的问题,基于生产函数的特点,建立了符合能力增长规律的效用聚合模型。案例分析表明:本方法能有效评估出主战坦克作战能力,且各指标数据均具有客观性和可对比性。最后分析了我国主战坦克能力增长途径,为装备改进以及新装备研制提供了参考。     

基于合作博弈协商机制的分布式资源受限多项目调度

分布式资源受限多项目调度问题涉及多个项目的独立调度以及项目之间共享资源的协调分配,因此,解决该问题的关键是设计有效的机制获取协调全局资源所需的调度信息并据此配置全局资源.考虑每个单项目延期的影响程度不同,以最小化多项目总拖期成本为全局目标建立分层决策模型:考虑分布式多项目调度问题的信息不对称性和各单项目决策者的自利性,设计基于合作博弈协商机制的分阶段进化算法对问题求解.以MPSPLIB问题集开展实验研究,结果表明:采用合作博弈协商机制可以有效降低多项目的总延期成本,并且该求解机制对问题规模和资源冲突强度的变化有很好的适应性;自主Agent参与合作博弈并选择诚信策略可获得更高的单项目收益,同时多项目获得高质量的调度方案.     

参数不确定条件下考虑偏度的投资组合

考虑到传统投资组合理论的局限, 为了解决参数不确定问题, 提高投资组合效用, 应用贝叶斯理论, 在多维有偏分布基础上讨论了考虑偏度的投资组合问题, 通过对期望效用函数的Taylor展开, 分析了各阶矩风险与期望效用函数的关系. 应用MCMC方法和数值优化方法对有偏正态分布进行了参数估计和投资组合权重的计算. 研究结果表明, 应用贝叶斯理论解决参数不确定问题, 可以提高投资者期望效用, 考虑期望收益, 方差以及偏度不确定性会对投资组合策略产生重要的影响.     

基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规划

用效用函数代替传统投资规划目标函数中的收益率,采用S型隶属函数描述反映投资收益带给投资者的心理满意度水平,利用模糊时间序列的模糊逻辑关系预测满意度水平,建立目标函数为区间收益和区间风险的二目标区间数规划,在引入优化系数的基础上,并采用折衷规划的方法求解.对上证180成分指数进行实证检验表明:所提出的模型对待定参数依赖性小,具有很强的鲁棒性;在参数在标量范围内,所提出的模型具有很好的投资决策效果.     

基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算.基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点.针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法.该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n).仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能.     

团队自主权、报酬差距与团队效率

针对传统的团队锦标赛模型假定过于抽象,不能反映组织结构与管理风格特征的缺陷,引入了团队自主权变量,构建了基于团队自主权的团队锦标赛模型.给出了团队效率最大化的期望效用函数,并采用有约束非线性规划求解方法,探讨了团队自主权、报酬差距与团队效率的关系.发现团队自主权对报酬差距有正向影响,团队自主权与团队效率呈现倒U型关系,而较大的报酬差距能促进团队自主权对团队效率的正向影响.     

社会偏好对工程工期优化谈判的影响

针对业主与承包商的工期优化问题,基于计算实验方法构建了两者基于收益共享契约的谈判模型,将行为经济学中的社会偏好理论引入其中.分别考虑了承包商具有自利偏好、竞争性偏好、不公平厌恶偏好以及社会福利偏好等类型,研究了不同社会偏好类型对谈判可行域、利润分配、谈判成功率以及效率等方面的影响.研究结果表明:不同的社会偏好类型以及偏好不同程度对于谈判过程与结果均会产生差异性影响,并将呈现出不同的演化趋势.这对于明晰谈判结果成因,继而科学合理地进行工期优化决策均具有重要的意义.