基于Agent的谈判模型研究

自动谈判是目前人们研究的一个热点问题,在对卖方进行的多并发谈判研究的基础上,本文提出了一种基于Agent技术的自动谈判模型,使得模型能管理一个卖方同时进行的多个双边谈判事务.     

电子商务环境下的双边谈判模型的研究

研究了电子商务环境下Agent之间的谈判问题,基于动态的谈判环境提出了一个算法,使应用该算法的Agent可以在谈判中调整自己的策略,从而在谈判中快速达成协议.从形式上定义了一个具有适应性的谈判模型并将其影射为一个马尔可夫决策过程.     

云计算环境下基于BRB策略的自动谈判简

利用云计算环境下基于多Agent的自动谈判来解决云计算参与者之间的分歧,通过在云计算环境下基于多Agent的谈判框架中引入中介Agent,在谈判进行之前,将消费者需求与服务提供商进行匹配,消除无效资源;为充分利用谈判者的地位,预测对手的提议,提出BPE策略和RBC策略,并允许谈判者在发现更好提议时可以违反之前建立的协议,从而形成云计算环境下基于BRB策略的自动谈判;通过仿真实验验证中介Agent和云计算环境下基于BRB策略的自动谈判。     

云计算环境下基于BRB策略的自动谈判

利用云计算环境下基于多Agent的自动谈判来解决云计算参与者之间的分歧,通过在云计算环境下基于多Agent的谈判框架中引入中介Agent,在谈判进行之前,将消费者需求与服务提供商进行匹配,消除无效资源;为充分利用谈判者的地位,预测对手的提议,提出BPE策略和RBC策略,并允许谈判者在发现更好提议时可以违反之前建立的协议,从而形成云计算环境下基于BRB策略的自动谈判;通过仿真实验验证中介Agent和云计算环境下基于BRB策略的自动谈判。     

一种基于Agent推理的自动谈判方法研究

以Agent代替人实现自动协商,将大大提高远程谈判的效率．提出基于Agent推理的自动谈判方法和基于最近邻匹配的案例推理工作流程,开发出能够实现自动谈判的一个原型系统,在很大程度上实现了谈判的智能化和自动化,为谈判支持系统的开发提供了新的思路．     

基于贝叶斯学习的Agent谈判策略构造研究

提出了一个在电子商务中辅助用户进行谈判的智能Agent谈判模型，并在模型中引入了贝叶斯学习方法，使得Agent在谈判过程中能更好地调整谈判策略，提高谈判效率．     

基于有效议价区间的谈判协调模型及求解

为减弱谈判支持系统中协调模型对谈判者偏好信息汇报的依赖性,提出了以有效议价区间判断为前提的谈判协调机制与协调策略。为了证明所提出算法模型的有效性,设计了不同偏好结构下的谈判案例进行计算,并将计算结果与已有协调方案计算模型进行对比分析,证实了基于有效议价区间的谈判协调模型及相应遗传算法求解策略在不同偏好结构下的有效性。所设计模型计算法可提高现有谈判支持系统的协调机制和协调方案求解模型的实用价值。     

对一次谈判博奕的评价与思考

谈判是一个博奕过程。本文第一部分基于完全信息的合作博奕理论对一次谈判进行事后评价。在评价中,采用了软系统化并设计了一个简单实用的Ｐａｒｅｔｏ解及Ｎａｓｈ谈判解的近似求解方法。在第二部分思考如何对第一部分的求解方法加以扩充,以用于谈判前信息不完全的博奕问题。     

基于指挥Agent协作模型研究

多Agent协作求解是分布武人工智能要研究的基本问题.分析了指挥Agent的结构特点,并基于指挥Agent概念提出一个新的协作模型,该模型利用指挥Agent对多Agent系统进行全局协作分配,协作申请分级处理,解决了传统协作模型中存在的模型与应用领域中有关只适用于静态环境的问题.     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.     

面向动态联盟协商支持系统的研究

基于一种半集中式的协商控制策略，提出一个面向动态联盟的协商过程模型，按时间将协商过程划分为协商准备，协商进行及事后处理三个主要阶段。并在此模型上构建了一个基于CORBA标准和DMAS（分布式多Agent系统）技术的协商系统框架。盟员企业的推理，决策和协商功能以Agent形式进行封装，多方协商由多个分布式Agent实现。而不同环境下Agent之间的通信是通过构建在CORBA平台上的组件来实现。为实现动态联盟盟员企业之间的协商提供了一个可行的解决方案。     

基于动态阈值的陌生网络实体间信任建立方法

不完全信息的自动信任协商中存在如披露最少证书获得对方最大信任、协商效率等优化问题.利用博弈分析信任协商过程中的协商方的收益,给出权衡资源比重方法,量化了信任协商的计算过程,提出基于动态阈值的信任协商建立方法.动态阈值具有随证书披露与信息完整而进行自主变化的能力,可以减少协商过程的隐私披露.样例分析和仿真试验表明:使用动态阈值方法可以限制证书披露的数量,提高不完全信息下信任建立的效率.     

一种自适应信任协商模型设计与分析

自动信任协商是为了解决开放网络环境中陌生实体很难建立信任关系的问题而提出的一种新安全解决方案.本文提出了一种新的信任协商模型,即一种自适应自动信任协商模型AATN,该模型可根据用户的信任度对访问控制策略进行调整,实现了对不同信任度的用户采用不同的访问控制策略,从而在保护隐私的同时提高了信任协商的效率.本文主要分析了自适应信任协商模型的模型框架、自适应协商策略和一致性校验器等关键技术,并通过实验证明了AATN模型能够有效兼顾信任协商中效率和安全两方面的需求.     

基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用

把Agent技术、ECA(Event Condition Action)规则和约束满足问题相结合,提出了一种基于约束的BDI(Belief-Desire-Intension)结构Agent.首先给出了协商问题的形式化描述,而后形式化定义CBDI-Agent(Constraint based BDI-Agent)的结构.基于该结构,提出了一个自动协商协议.最后给出了一个应用实例.     

一个基于推测计算的一对多并行协商模型

将推测计算用于多个有偿资源获取的一对多协商中. 首先将推测计算模型扩充为可容纳多协商线程的模型, 并提出具有信念修正的多问题（服务价格、 提交时间和服务期限）协商模型. 基于两个模型提出多线程并行协商过程, 最后通过实验表明所给出的模型和并行协商过程有效.      

一种改进的辩论协商模型及其算法

为了解决现有辩论协商模型过于抽象的问题，提出了一种改进的辩论协商架构．在构架中定义了辩论协商模型的对手、自身和环境等模型，其中对手模型是以协商伙伴为对手，自身模型的内容包括信念、愿望、意图、信任和偏爱，环境模型主要由Agent通讯语言和内容语言、协商协议和信息库组成．同时，提出了相应的算法，它通过合理地组合模型，调整论证评估器的位置，建立协议推理、论证评估、论证产生和论证选取等过程，使得协商信息充分交互，协商过程更为有效．实验结果表明，所提模型和算法是有效、可行的，算法的复杂度与协商对话的轮回有关，若轮回数为n，则复杂度为O（n）．     

基于双边多目标和时间限制的讨价还价协商模型

基于博弈论的理论,讨论了基于讨价还价机制协商模型,该模型体现了3个关键特征,包括:具有时间限制、信息不完全性和多目标(议题)的3个特征.该模型用形式化的方法定义了协商模型,并规定了在协商过程中的协商协议;根据博弈论的理论,定义了协商过程中的多目标的效用函数,设计了讨价还价交易过程中双方的让步函数;给出了带有时间限制策略规则,该规则可以作为双方交易过程中判断是否交易成功的条件.通过实验分析比较了几种不同的协商策略,实验结果表明了该协商策略模型的有效性,并且为该系统的具体实施奠定了基础.