增量式双边多属性自动协商策略

提出一种双边多属性自动协商策略. 在该策略下, 协商议程由外生议程与内生议程相结合, 外生议程采用n步议程方法, 内生议程采用部分接受策略, 由部分接受策略产生局部交易, 当局部交易变成全局交易时, 协商过程结束; 当某个属性无法达成一致时, 协商失败. 利用该策略, 协商过程能获得平衡解和帕累托最优解, 且时间复杂性较低.     

一种基于等效置换的协商策略

为了进一步提高和优化让步协商策略达成的初步协商解的质量,首先提出了等效置换协商策略.等效置换充分利用多议题协商效用评估机制中各议题之间的相关性,在保证协商参与者既得利益的前提下动态改变某些议题的取值,促使协商双方得到更优的协商解.接着给出了具体的实现算法,最后实验验证了等效置换协商策略能够在一定程度上提高Agent的联合效用,得到比让步协商解,证明了等效置换协商策略是可行和有有效的.     

基于模糊粒子群优化算法的双边多议题协商模型

针对电子商务应用,提出了一种基于模糊粒子群优化算法的双边多议题协商模型。该模型以追求协商双方联合效用最大化为前提,通过粒子群在对手提议和自身议题理想值域之间进行快速有效搜索出最优解或近似最优解生成反提议;从而促使协商实现"双赢"。实验分析表明,该模型能有效提高协商效率。     

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.     

面向议题关联的双边多议题协商模型研究

在Agent双边协商过程中往往包含对多个议题的协商针对以往的基于议程、相似度、案例等协商方法中大部分都忽略了议题取值之间可能存在的依赖关系，提出一种面向议题关联的双边多议题协商模型首先模型结合了多议题顺序协商思想和局部接受协商策略；其次引入离线学习机制，对协商成功的历史记录进行分区离线学习，利用离线学习机制产生的议题关联规则与预测神经网络实现对关联议题可能接受取值的预测；最后模型提出一种基于关联预测值的分段时间协商策略实验结果表明，该模型在一定程度上提高了协商的总体效用值和效率.     

多Agent系统协商模型研究

本文提出一个多Agent系统中的协商框架,该框架在前人研究的协商策略及协商协议做出了一些改进。在Rosenschein与Zlotkin提出冲突风险度量中加入了考虑协商对手的历史信息的因素,对协商对像的区别对待有利于更合理的在协商过程中做出让步,提高协商的成功率。     

多活性级递增叫价组合拍卖方法

组合拍卖是多A gen t系统中进行资源分配和任务分配的重要方法。递增叫价组合拍卖可减少买方对物品估价值的暴露。然而在现有的递增叫价组合拍卖中,效用随着时间复杂度的降低迅速减少。该文提出一种多活性级的递增叫价组合拍卖方法,并给出了理性买方策略。该方法是对iBund le拍卖方法的扩展。买方可对物品组合在不同的活性级上加价,使得拍卖兼顾了时间复杂度和效用。实验表明,在时间复杂度不超过iBund le的情况下,该方法拍卖的效用最大率、总效用率、卖方效用率三项指标都明显高于iBund le。     

基于议题分类的Web服务协商机制

为解决Web服务组合中精确服务匹配的失效问题,基于博弈论讨价还价折扣率模型提出了一种双边服务协商机制.首先,引入中立协商管理者MA作为协商中介,对协商过程进行协同.然后,针对关联议题和独立议题分别进行协商建模,并设计不同的协商协议.对于独立议题,综合应用时间代价、对手提议和协商管理策略对现有协商策略进行改进;对于关联议题,引入关联议题子集概念,关联议题子集内采用投标模型进行协商,而关联议题子集间则采用独立协商方式.实验结果表明,协商策略的改进和协商管理者的引入加速了独立议题的协商过程.基于议题分类的Web服务协商较好地解决了服务协商中多议题关联的问题,与传统的Web服务协商机制相比,不仅可获得更好的社会效用,而且大幅度减少了协商时间.     

基于模糊约束理论的B2C交易自动协商模型研究

分析了B2C交易中协商主体和协商过程的特点,基于带优先级的模糊约束理论为买方协商主体建立了认知模型,能够根据买方主观需求的满足程度和主观忍受程度,综合评估买方的偏好,由此出发设计双方协商策略和协商交互流程,建立了B2C交易自动协商模型,并论证其模型的优越性.     

基于并发Options 的双边多议题协商模型优化

针对双边多议题协商中的僵局问题,提出利用并发Options优化协商模型的方法.这种方法可在不降低双边协商效用的前提下,并行动态优化与僵局议题相关的多个议题的保留值.电子商务的实验结果表明:基于并发Options的协商模型优化方法是有效的;无论是学习速度,还是最佳策略的优化程度和泛化能力,该方法均明显优于基于标准Options和Q-学习的优化方法.     

AODE中基于强化学习的Agent协商模型

AODE是我们研制的一个面向Agent的智能系统开发环境。AODE中基于强化学习的Agent协商模型采用Markov决策过程和连续过程分别描述系统状态变化和特定系统状态的Agent协商过程,并将强化学习技术应用于Agnet协商过程。该协商模型能够描述动态环境下的多Agent协商,模型中所有Agent都采用元对策Q-学习算法时,系统能获得动态协商环境下的最优协商解。     

一个基于对策论的协商模型

传统的对策论,往往不存在或存在多个Nash平衡点,使得要找到使各个Agent都满意的解是非常困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的。从人类日常生活的角度出发,考虑在协商过程中加入可信第三方来处理一些较为困难的对策状况,并且引入两种通信行为：请求保证和提供补偿,使得多个Agent在协商过程中寻求共识,得到一个折中的,稳定的,较好的解,基本满足各自的赢利。     

"欲取之必先予之"在商务谈判中的应用

在现代日益频繁的商务谈判活动中，“欲取之必先予之”的作用日益凸显。它告诉我们：商务谈判中，双方要采取合作的态度，实现谈判的“双赢”；商务谈判中要注重给予对方利益上的满足而非在立场之争中向对方妥协；商务谈判中双方要注重探讨合适的方法和途径，协调双方的利益。     

作业调度问题的合作求解方法研究

作业调度问题是一类典型的困难组合优化问题，基于知识的多智能主体系统为解决此类问题提供了一种新的思路，在生产作业管理中引入多智能主体技术，可以很方便地用智能主体及多智能主体系统描述制造系统及其组成要素的行为与运动机制，作业调度通过智能主体之间及多智能主体系统的合作加以实现，达到预定的运行目标和状态，构造了单个智能主体的结构，对作业调度问题中存在的三种主要冲突类型与基于知识的协商消除冲突的方法及其步骤进行了探讨，提出了基于知识的多智能主体合作求解方法。     

基于双边协商的一对多协商协议

提出一个基于双边协商的一对多协商协议(OMN). 该协议采用显现协调机制协调动态增加的多个协商线程, 解决了已有协商协议中的中心节点问题和同步协商问题, 提高了协商系统的分布性和动态可扩展性.     

模拟谈判教学在高职院校商务谈判课程中的运用

本文结合《商务谈判》教学实践,探讨了在该课程中采取模拟谈判教学模式的实施过程及存在的问题,并提出了几点建议,使模拟谈判教学活动能够更好增强商务谈判课堂教学的效果。     

合同签约技巧与管理

介绍了合同谈判的准备工作,分析了合同谈判的策略和技巧,提出了合同谈判时的注意事项。     

浅谈企业采购中商务谈判策略

介绍了商务谈判的含义和原因,分析了确立商务谈判目标的重要性,论述了商务谈判策略的分类和技巧。     

跨文化商务谈判中的人际语

人际语作为跨文化商务谈判的一部分被认为是交换信息和情感的一种方式,拥有丰富的人际语知识可以帮助人们在谈判中有效地避免不必要的冲突和误会。文章讨论了人际语在谈判开始、谈判中以及谈判结束阶段的应用,以说明人际语对商务谈判效果的影响。