發(fā)布時(shí)間：2017-09-03 07:20

  本文關(guān)鍵詞：基于差分進(jìn)化算法的多Agent辯論談判策略

  更多相關(guān)文章： 談判 多Agent 差分進(jìn)化 辯論 提議分類

【摘要】：由于在商務(wù)談判中引進(jìn)多Agent可以降低談判成本、提高談判效率，目前基于多Agent的商務(wù)談判已經(jīng)成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。然而在已有的研究中，多數(shù)談判的目標(biāo)函數(shù)是線性的，并且在談判中只使用議題的總效用值這個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，容易出現(xiàn)局部交易退化，使得最優(yōu)提議往往落在談判邊界上。雖然這樣的提議能夠?qū)崿F(xiàn)總效用最大化，但是談判方一般不希望最終提議中存在讓步幅度非常小的短板議題。 為了解決談判中出現(xiàn)的這一問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于差分進(jìn)化算法的多Agent辯論談判策略，該談判策略和傳統(tǒng)策略相比有如下改進(jìn)： 針對(duì)談判雙方Agent常常出現(xiàn)初始提議兩極分化的問題，將單目標(biāo)函數(shù)改進(jìn)為復(fù)合目標(biāo)函數(shù)，通過差分進(jìn)化算法，自動(dòng)生成了更均衡的提議。本文提出了提議值均衡的觀點(diǎn)，在談判目標(biāo)中引入控制提議值均衡程度的函數(shù)，從而使用復(fù)合目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，這樣可以有效的改善提議質(zhì)量；同時(shí)通過對(duì)談判算法中參數(shù)的控制，可以根據(jù)談判方的需求，，適應(yīng)性地生成提議。在Matlab中，編寫差分進(jìn)化算法，并運(yùn)行算例，結(jié)果驗(yàn)證用基于差分進(jìn)化算法的多Agent談判策略，能夠生成具有良好提議均衡程度的初始提議。 在談判過程中，若出現(xiàn)僵局，需要引入辯論。多Agent辯論談判將辯論的理念融入到談判中，通過及時(shí)的信息交互，增強(qiáng)談判Agent的靈活性，以得到更加符合談判方真實(shí)需求的提議。為了使辯論談判更迅速、更具有針對(duì)性，本文設(shè)計(jì)了一種基于提議分類方法的辯論談判策略。該策略采用總體效用值滿意度和單議題效用平均滿意度指標(biāo)對(duì)提議進(jìn)行衡量和評(píng)價(jià)，定義5個(gè)提議類型，針對(duì)不同類型的提議，生成并發(fā)出相應(yīng)的辯論，直到談判雙方達(dá)成一致或談判破裂，最終完成整個(gè)辯論談判過程。 通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)的改進(jìn)，以及對(duì)辯論過程的優(yōu)化，可以得到既符合效用優(yōu)化原則，又貼近談判方的真實(shí)需求的談判結(jié)果。最后，在JADE平臺(tái)上對(duì)本文提出的多Agent辯論談判策略模塊進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。本文提出的辯論談判策略可以有效提高談判的效率，并提高買賣雙方對(duì)談判結(jié)果的接受程度。
【關(guān)鍵詞】：談判 多Agent 差分進(jìn)化 辯論 提議分類
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：C912.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 多 Agent 談判策略的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 基于辯論的多 Agent 談判研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 差分進(jìn)化算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容和方法13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 研究方法14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-19
• 第2章 相關(guān)理論19-25
• 2.1 多 Agent 辯論談判相關(guān)理論19-21
• 2.1.1 多 Agent 辯論理論19-20
• 2.1.2 多 Agent 辯論談判理論20-21
• 2.2 談判中使用的主要方法21-23
• 2.2.1 差分進(jìn)化算法21-22
• 2.2.2 提議分類方法22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 第3章 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 辯論談判框架25-35
• 3.1 多 Agent 辯論談判交互環(huán)境25-26
• 3.1.1 多 Agent 辯論談判協(xié)議25-26
• 3.1.2 多 Agent 辯論談判通信語言26
• 3.2 多 Agent 辯論談判主體26-28
• 3.3 多 Agent 辯論談判模塊28-31
• 3.3.1 初始提議生成模塊28-30
• 3.3.2 多 Agent 辯論談判模塊30-31
• 3.4 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 辯論談判框架31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 談判策略35-47
• 4.1 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 談判定義35-38
• 4.2 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 談判算法和策略38-41
• 4.2.1 基于差分進(jìn)化的多 Agent 談判算法38-39
• 4.2.2 基于差分進(jìn)化的多 Agent 談判策略39-41
• 4.3 算例分析41-45
• 4.3.1 算例運(yùn)行41-44
• 4.3.2 對(duì)比分析44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第5章 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 辯論談判策略47-59
• 5.1 定義提議類型47-49
• 5.1.1 基本假設(shè)47-48
• 5.1.2 類型定義48-49
• 5.2 不同類型提議對(duì)應(yīng)的辯論形式49-50
• 5.3 基于提議分類的多 Agent 辯論談判策略50-53
• 5.4 基于差分進(jìn)化算法的多 Agent 辯論談判策略53-55
• 5.5 算例分析55-57
• 5.6 本章小結(jié)57-59
• 第6章 多 Agent 辯論談判流程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)59-71
• 6.1 JADE 平臺(tái)介紹59-61
• 6.1.1 JADE 構(gòu)成59-60
• 6.1.2 JADE 模塊60-61
• 6.2 多 Agent 辯論談判流程的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)61-68
• 6.2.1 多 Agent 辯論談判流程的設(shè)計(jì)61-66
• 6.2.2 多 Agent 辯論談判流程的實(shí)現(xiàn)66-68
• 6.3 本章小結(jié)68-71
• 結(jié)論與展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文77-79
• 致謝79

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