面向电子商务的基本遗传算法的Agent 谈判模型

探讨Agent 技术和遗传算法在电子商务网上谈判中的应用,为网上谈判的开展提供定量 和优化模型. 首先对三种基于Agent 的主流谈判模型进行比较研究;其次,从三个角度对谈判 模型进行分类,并确定基于Agent 技术的谈判系统的目标和特征;进一步研究基于遗传算法的 Agent 谈判模型,并对模型进行仿真实验,以证明模型的有效性. 该模型的特点是Agent 能在谈 判过程中学习和发展新的谈判策略.     

基于Agent的辩论谈判过程建模与系统实现

将基于Agent的辩论谈判划分为三个主要阶段,针对其中最为重要的辩论谈判中期进行研究.将其划分为辩论和反辩论这两个子过程.结合人际辩论谈判策略和形式逻辑理论,将这两个子过程进一步分类,并建立相关模型.根据人际辩论谈判的交互,对辩论谈判流程进行详细分析,设计并实现了相关的系统--基于Agent间辩论的汽配(汽车零配件)交易自动谈判系统原型,从计算机实现的角度对模型进行了验证.     

基于时间约束的多边自动谈判模型研究

鉴于多属性谈判中多个属性的不同报价特点,将谈判区间分为2种分别进行分析,并考虑到多个投标方之间以及时间对Agent谈判策略的影响,建立了基于时间约束的多边谈判模型。最后,设计和实现了一个原型系统。     

多品种集约生产计划问题的模糊方法

提出具有模糊需求量和模糊能力约束以及资本水平约束的多品种类集约生产计划问题 的模糊优化模型及模糊解方法. 通过对模糊需求量和模糊等式的描述,提出了模糊需求环境下 生产- 库存平衡方程的两种等价的描述方法, 并给出了模糊等式的实用解释. 建立了具有模 糊需求量和模糊能力约束集约生产计划问题的优化模型FMAPP ,并给出了求解模型的参数规 划方法.     

模型选择Agent 研究

对模型选择Agent 定义,在此基础上给出了一种模型选择Agent 的结构及其各组成部分 功能,研究了模型选择Agent 具体实现方法. 在模型选择Agent 实现过程中,借鉴了语料库语言 学的方法,通过建立基于模型选择实例的语料知识库,提出了一种模型选择知识表示的新方 法,并在此表示方法基础上,给出了Agent 任务处理机的核心算法. 以实例进行了验证.     

面向Agent马尔科夫多议题自动谈判模型研究

为增强自动谈判模型中各谈判Agent在报价与反报价过程中的科学性和合理性,提高谈判的效率和成功的概率,将马尔科夫链方法应用于对谈判对方各轮报价的预测当中,以增强模型对谈判过程的逻辑推理能力,通过与改进后的遗传算法相结合,构建了面向Agent的马尔科夫多议题自动谈判模型,期望为谈判各方在谈判过程中的报价提供有力支持。通过仿真计算可以看出,所提模型很好地对谈判过程进行了仿真和推理,多种方法的有效结合,能够客观地为谈判各方Agent提供合理决策的有效依据。     

区间数运输问题模型及其模糊目标规划求解方法

本文在对不确定性运输问题研究现状的基础上 ,建立了运输价格、可供应量和需求量均为区间数的运输问题数学模型。根据参数实际的意义和区间数的模糊序关系 ,针对所建模型 ,用模糊目标规划的方法求解 ,得到了使每个约束都尽可能满足的满意解     

基于Agent的两阶段一对多谈判模型研究

本文提出了一种基于Agent的两阶段一对多谈判模型.与单阶段一对多并行谈判模型相比,这种模型在谈判第一阶段不主动淘汰卖方,卖方不会因为在谈判初期采取较为的保守策略而过早失去继续谈判的机会,同时也增加了买方最终得到更好成交价格的机会.本文还提出了一种改进的基于合作可能度的淘汰谈判机制,在谈判模型的第二阶段逐步淘汰合作可能度小的卖方,达到减少谈判成本的目的.     

基于模糊矩阵对策的渠道冲突谈判机制研究

在一定容忍度模糊矩阵对策基础上,本文研究了渠道冲突的协调谈判机制.提出了容忍度模糊矩阵对策解的协调解的概念和结构,给出了一个基于容忍度解的渠道协调方法.     

人工免疫算法在面向电子商务的自动谈判系统中的应用研究

随着分布式人工智能和电子商务的迅猛发展,面向电子商务的自动谈判系统正变得日益重要.自动谈判系统是利用谈判软件Agent部分或全部代替人进行网上谈判,能够提高谈判效率,降低采购和销售成本,在未来电子商务发展中将具有非常重要的作用.但是目前在实践中仍然缺乏理想的谈判策略模型.本文应用人工免疫算法设计软件Agent的谈判策略,以尽量减少人的参与,并为自动谈判系统的研究提供一种新的解决思路.