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。     

打破谈判僵局

对于有谈判经验的人来说,谈判中经常会遇到这样一种情况：谈判双方就某一事宜或问题产生了巨大的分歧,或者双方在某一问题上僵持不下,进而影响了谈判进程,这就是所谓的谈判僵局。     

遗传学习方法在谈判支持系统中的应用研究

本文针对传统谈判支持系统的不足,将基于遗传的机器学习方法引入到谈判支持系统中,设计了面向支持谈判过程的新型遗传算子和规则学习算法.以劳资谈判问题为例进行了模拟谈判,模拟结果表明本文提出的方法是有效的.     

基于灰色趋势关联度分析的一对多谈判解支持算法

企业往往就同一问题同时与多个合作伙伴展开谈判,而目前的谈判支持系统尚不能支持这种谈判。一对多谈判支持系统能够满足谈判者与多个合作伙伴谈判的要求。一对多谈判解支持算法是一对多谈判支持模型的重要组成部分,具有不同于两方谈判解支持的特点。本文在分析一对多谈判解支持问题特点的基础上,利用灰色系统理论中的灰色趋势关联度分析方法,设计了一个一对多谈判解支持算法,并做了详细的描述。     

面向电子商务的一对多谈判支持模型

谈判支持系统(NSS)是群决策支持系统的一个重要分支,其目的是促进电子商务购销交易,协调交易中存在的冲突。目前的谈判支持系统主要以支持两方谈判为主,但企业往往就某一问题需同时与多个可能合作伙伴展开谈判。这类谈判称为一对多谈判,有着与两方谈判不同的特点。因此,现有的谈判支持模型无法完成对一对多谈判的支持。为了满足企业现实中大量存在的一对多谈判需求,本文提出并详细描述了一种一对多谈判支持模型。     

多方-多属性电子商务谈判支持系统研究

为了更好地对企业电子商务谈判提供支持,提高现有谈判支持系统实用性和可扩展性,建立了多方-多属性电子商务谈判系统。在对企业电子商务谈判支持需求分析的基础上,提出了基于通用多方谈判协议的多方-多属性谈判的过程支持和决策支持框架,建立了原型系统,并通过谈判实验的方式对该系统的实用性和易用性进行了检验。     

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。     

群体行为集成化知识描述与定性模拟研究

针对群体行为变化过程的定性模拟问题,利用定性因果推理和QSIM算法的思路,研究了与人群行为有关的知识描述方法,包括对外部环境、内部文化环境、管理措施、人群内各要素状态、各要素相互关系的描述。然后设计了定性模拟的规则和算法步骤。将上述方法用于一个群体行为变化实例的模拟,模拟结果表明,本文所提出的方法能够较好地解决复杂管理系统的定性模拟问题,所得结果符合实际情况和相关的组织行为理论。     

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.     

基于模糊约束满足问题的谈判决策研究

针对目前自动谈判系统(ANS)中谈判模型存在难以准确描述谈判过程中的不确定因素和构造效用函数困难的问题,在模糊约束满足问题(rcsP)的理论基础上提出了一种Agent谈判模型,建立了谈判约束、谈判限制、谈判论据及谈判解接受度数学模型.采用模糊约束放松的方法对谈判模型进行求解,得到了谈判Agent满意的谈判解.在建立Agent谈判模型的基础上进一步阐述了双边多属性谈判过程,实例计算分析表明该谈判模型是一种双赢的谈判模型.     

基于多AGENT系统的电力合约市场协商平台框架研究

提出了电力合约市场的实用化交易协商平台,由代表各自公司利益的智能体自动完成协商过程,该平台支持各智能体的自由协商。为满足该平台的实用化要求,进行了以下针对性设计:定义了智能体的协商策略,并设计了模糊控制遗传算法进行策略学习,使合约协商具有策略优化基础;针对合约市场协商的动态性和信息量大且不完全等特点,设计了灵活、鲁棒性强的可废止逻辑作为协商语言,并采用满足序列信息交换要求的POS语义作为智能体平台的通信协议。最后给出了智能体的设计实现思路。     

分布决策环境下生产-分销协同计划研究

针对分布决策环境下因信息不对称使得供应链协同计划求解困难及难以达到全局最优的问题,本文利用多层规划理论和方法构建一个供应链生产-分销协同计划模型,采用模糊交互式协商和遗传算法的优化求解方法对协同计划模型进行求解。该方法求解的结果是一组满足约束条件的满意解,各节点企业根据自身偏好和约束信息决定是否接受该满意解,或者修正各自目标满意度隶属函数重新求解。决策过程具有一定的柔性。最后通过算例给出供应链生产-分销协同计划满意解的求解过程,对文中所建立的模型和算法进行了有效地说明和验证。求解结果说明该模型和协商方法能够有效地解决非对称信息条件下供应链生产-分销协同计划的求解和冲突问题。     

研发团队绩效转换过程的定性模拟研究

本文分析了团队绩效的各类影响因素,将其分为结构变量、过程变量和状态变量三类。结构变量决定了群体的潜在绩效,过程变量和状态变量则影响着团队绩效在运行过程中发生的增量和减量。本文运用定性推理技术,建立了研发团队绩效转换过程的定性模拟模型,并提供了模拟结果。     

供应链上企业间协同谈判模型和原型研究

本文对面向业务流程集成的协同谈判进行研究。这种新的谈判模式的特点是通过约束传播与约束放松来调整谈判各方的利益,达到共赢。本文建立了协同谈判中多线程间的状态机谈判协议,提出了多线程间基于域传播算法的协同谈判策略和谈判模型,并通过研制原型系统进行实验,证实了本文所提出的协同谈判理论和方法的正确性。本文提出的协同谈判模型可以解决供应链上企业同时与多个上、下游企业的谈判问题,可通过改变业务流程,使供应链上的企业达到双赢,提高谈判的效率。     

面向定性模拟的企业市场营销决策知识描述、学习及处理方法

为了将定性模拟技术用于管理决策领域,研究了基于定性因果关系图的市场营销决策过程的知识描述方法、以及知识学习方法,设计了学习算法步骤。然后,基于这种知识描述方法,以产品的市场占有率为目标,设计了企业市场营销策略选择过程的定性模拟步骤。最后,提出并设计了在市场竞争对抗过程中,企业与竞争者的营销策略选择过程的定性模拟方法和模拟步骤。本文用计算机模拟语言Arena5.0实现了上述算法及模拟步骤,实验表明,本文所提出的面向定性模拟的企业市场营销决策知识描述、学习及处理方法、以及所设计的学习算法和模拟步骤是可行的。     

研发人员个体激励定性模拟研究

首先设计了基于过程知识库的定性模拟方法,构建了实现该方法的原形系统。然后建立了研发人员个体激励定性模拟模型,设计了相应的定性因果关系和过程知识库。最后通过模拟,分析了在及时调整奖酬价值、奖酬价值不断波动和激发自我实现需要时的研发绩效与满足状况的状态变化情况,认为要在使奖酬价值与研发绩效变化方向相同的同时,激发研发人员的自我实现需要,才能产生较好的激励效果。