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.     

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。     

一种基于偏好分布的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,本文提出了一种基于偏好分布的群决策方法,该方法利用完全不对称预先排序向量表示决策者的偏好,通过分析计算偏好排序向量的密度和分布结构,从可行方案集合中寻找所有决策者都能接受的优选方案集合,逐次缩小搜索空间以逼近一致满意解。该方法结合冲突分析,可进一步分析决策者之间的相互关系,集成于谈判支持系统,具有直观、实用等特点,最后给出了一个实际例子说明该方法。     

基于Web的谈判支持系统

首先简要介绍谈判支持系统的有关概念和Web技术,然后,分析系统的结构和特点,介绍国外已开发的两个基于Web的谈判支持系统,并结合我国实际,讨论需进一步研究和解决的主要问题。这些研究对于系统的开发和应用及促进我国电子商务和经济的发展有着重要的理论和实际意义。     

基于云模型标度判断矩阵的改进层次分析法

针对传统的层次分析法判断矩阵中,使用整数数值表示要素两两重要性大小的方法不具有准确刻画判断的模糊性和随机性的缺点,提出了一种基于云模型标度的判断矩阵的改进的层次分析法.首先基于云模型来刻画要素重要性大小,使用群体判断综合集结的云模型作为判断矩阵值,然后基于云的数字运算中的乘法运算计算要素的相对权重,并进行指标的一致性检验;最后给出了改进后的层次分析方法在反向拍卖的投标评价中的应用.改进后的层次分析法充分考虑了判断矩阵的模糊性和随机性,使评价结果更加客观.     

基于序数信息的博弈理论

在许多社会或政治科学的问题中, 个人的主观偏好信息往往是通过定性分析得到的, 难 以表示成效用形式, 但却可以用序数形式来表示. 本文基于决策者对策略的偏好序数信息而不 是支付函数或效用水平, 讨论了一种新的博弈理论或模型, 给出了若干序均衡的概念, 并进行 了例示分析. 这种基于序数信息的博弈理论可以看作是现有基于支付函数博弈理论的推广和 补充.     

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。     

交互式多目标协商模型在谈判领域中的应用研究

本文将经典协商理论与多目标决策理论进行了综合集成,并应用于面向电子商务的谈判支持系统中.本文重点探讨了系统利用该种方法搜索冲突瓶颈问题的算法.     

双边多轮价格谈判过程的建模与分析

针对电子商务环境下集中采购的价格谈判的特点,提出了讨价还价轨迹图的概念.该轨迹图可以记录谈判对手的历史谈判数据,分析其心理特性,为当前谈判提供参考.基于这种轨迹图,提出了多点组合法和折线延伸法两种在谈判中预估成交价格的计算方法.这些方法可以在谈判过程中,实时地为谈判人员提供信息支持,避免大的失误,使谈判取得更好的经济收益.以上工作已在某企业采购中心电子商务系统获得应用,并取得满意的效果.     

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OWG算子的不同形式偏好信息 的群决策方法

具有不同形式偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究的一个新课题,它对 于进一步提高群决策支持系统的实用性和灵活性方面具有重要意义. 针对这类群决策分析,提 出了一种具有效用值、序关系值、模糊互补判断矩阵、互反判断矩阵等4 种形式偏好信息的群 决策方法. 在该方法中,首先给出了将不同形式的偏好信息均转化为互反判断矩阵形式的计算 公式;然后基于OWG算子将各决策者的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选;最后给 出了一个算例.     

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的协同谈判支持系统研究

本文根据目前电子商务谈判系统研究存在的不足和未来电子商务对谈判的需求,针对电子商务的协同化要求和商务谈判注重良好客户关系的特点,提出了一种新型的谈判支持系统--协同谈判支持系统.并且依据协同谈判的特点,对协同谈判支持系统的体系结构、工作流程和系统实现进行了探讨.     

一种具有不确定偏好序信息的多指标群决策方法

针对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题,给出了一种决策分析方法。在本文中,首先对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题进行了描述;然后给出了将不确定偏好序转换为投票数的计算公式;进一步地,依据Bernardo方法的基本思想,根据每个专家给出的不确定偏好序信息,计算相应的投票数并构建群体投票矩阵,并基于群体投票矩阵构建0-1整数规划模型,通过求解模型可得到方案排序结果。最后,通过一个算例以及与已有方法的对比分析说明了本文给出的方法的可行性和有效性。     

定常风险偏好效用函数式及其参数确定问题

按von Neumann-Morgenstern期望效用理论建立风险偏好模型,构造一种关于未知效用度量的特殊函数方程,据此导出满足特定风险偏好性质的效用函数式,由于未知参数可严格确定,效用度量因此成了一种可按已知公式进行计算的问题。     

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。     

基于横向和纵向公平偏好的二层供应链网络均衡决策

在上层为制造商、下层为多个竞争型零售商和需求市场的二层供应链网络中,分析了多个零售商间横向公平偏好、零售商与制造商间纵向公平偏好行为。构建了下层零售商考虑横向和纵向公平偏好的Nash均衡模型,并且得到上层和下层供应链网络的Stackelberg-Nash博弈模型,利用罚函数法求解得到二层供应链网络均衡决策。定性分析了零售商横向、纵向公平偏好权重和纵向公平参考系数对均衡决策的影响,并通过数值算例验证。最后对供应链各决策者给出应对公平偏好负效用的合理化建议。     

客户关系管理中的动态客户细分方法研究

在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分过程表示为一个C过程与一个P过程,并将描述非确定关系的云模型理论引入到客户细分的P过程中,从而实现了客户细分的动态性,提高了模型对客户行为描述的客观性.文章采用来自UCI的合成数据及来自银行的实际客户数据进行了数据实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于Kuipers定性仿真算法的多议题谈判模型研究

本文结合谈判问题的相关研究,应用Kuipers的定性仿真算法对多属性谈判问题进行了仿真,仿真过程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,该定性仿真谈判模型对具体谈判问题具有更强的适应性,解决了传统定量仿真中由于不确定性产生的问题,能够为谈判各方的决策提供有力支持。     

基于参照依赖实验的公平偏好性质探究——来自中国情境下的实验证据

国内外已有的关于公平偏好的研究主要集中于获取人们普遍存在公平偏好心理的证据,尚缺乏对公平偏好固有性质的深入挖掘。本文借鉴Andreoni等的研究方法,设计了参照依赖实验,规范组织实施了多场次可控实验,探索了公平偏好的性质特征。实验结果显示人们的同情偏好呈现敏感性递减的变化规律且不存在拐点,而嫉妒偏好和自豪偏好均呈现先敏感性递减后经过拐点敏感性递增的变化规律;通过拟合公平偏好的函数表达式,分析其数学性质和经济学属性,发现嫉妒偏好的边际效用几乎是同情偏好的10倍,解决了将公平偏好因子引入传统的委托-代理模型的合理性问题,修正了传统的委托-代理模型。