一种多Agent多议题的协商模型

协商是多Agent系统实现协作、协调和冲突消解的关键技术。本文分析了协商问题的实质和协商过程,提出了一种支持多轮协商的多Agent多议题协商模型。模型中引入了Agent类型的概念,在信息不完全的条件下,协商Agent通过推测协商对手的类型来指导自身的提议策略和协商战术,使提议更具针对性,避免了盲目性,从而节约了协商时间,提高了协
商质量。     

多议题协商服务平台的研究与实现

基于面向服务架构(SOA)的多Agent多议题协商模型融合了面向服务架构和多Agent多议题协商系统的特点.在协商服务平台中应用本体的基本概念和相关技术来定义协商的提议和议题,可实现协商议题的个性化和按需变化的动态性,提高了协商Agent的能力、效率和协商的有效性,让协商不再局限于某些特定协商对象.     

基于GAI多属性依赖的协商模型

多属性之间的依赖关系增加协商Agent效用函数的复杂性,从而也增加多属性协商问题的复杂度.本文提出一种基于GAI多属性依赖的协商模型.该模型使用GAI分解将协商Agent的非线性效用函数表示为依赖属性子集的子效用之和.在协商过程中,协商双方采用不同的让步策略和提议策略来改变提议的内容.卖方Agent利用本文提出的GAI网合并算法将协商双方的GAI网合并,并利用生成的GAI树产生使社会福利评估值最大的提议.实验表明当买方Agent采用局部让步策略且卖方Agent采用全局让步策略时,协商双方能够在有限的协商步内达到接近Pareto最优的协商结局.     

一种劝说式多Agent多议题协商方法

多Agent系统中的协商问题往往由许多议题组成，导致问题空间十分庞大．传统的协商方法通过对问题空间进行穷尽搜索来找到最优解，并不适合多议题协商．而且，传统的方法不考虑协商偏好变化的情况，使得Agent在不完全及不正确环境下找到的最优解并不合理．提出一种劝说式多Agent多议题协商方法．借助信念修正这一有效的推理工具，协商Agent能够在协商过程中接受协商对手的劝说，考虑对手对协商议题的偏好，并根据一种基于辩论的信念修正方法调整自身的偏好．这样就能够使协商Agent对变化的协商环境具备适应性，从而提高协商的效率及正确率，快速准确地达成协议．     

基于遗传算法的Agent多边多议题协商模型

提出了一种基于遗传算法的多边多议题协商模型,该模型能够根据协商过程中对手提议的变化情况动态估计对手偏好,提高了适应度函数的判断能力,促使协商达成一致.实验分析表明,该模型使各Agent均能在短时间内协商成功,并且各Agent获得的效用总和近似于最高社会效益,从而验证了该模型的有效性.     

一种基于多目标优化的Agent多议题协商模型

Agent多议题协商研究是多Agent合作求解的核心内容之一,一般基于对策论的方法实现Pareto最优的协商结果。由于很多学者将其转化为单目标约束满足问题,因而只能满足一方的效用最大化要求。Nash指出在理想情况下Agent应追求自身效用最大和对手效用最大的多目标优化,以达到快速达成一致并能最优化自身效用的目的。针对该问题,本文给出一种用指数型功效系数法求解的一揽子交易多议题协商模型NMMOP,该模型能够实现双方Agent的效用最优,提高协商双方的总效用。实验结果验证了该模型的优化效率优于Fatima和Faratin等人的工作。     

基于对手案例学习的多议题协商决策模型

为了解决多Agent系统(MAS)协商双方在信息对称情况下的自动协商问题,提出了一种用基于支持向量机算法的间接学习对手协商态度的协商方法,提出了不完全信息条件下基于案例和对策论的Agent多议题Pareto最优协商模型,通过支持向量机的方法来学习协商轨迹,得到协商对手在每个协商项的态度,然后利用学习得到的对手协商态度,构造了一个协商的决策模型,此模型能同时基于对手的态度和自身的偏好来做出协商决策。最后通过实验验证了该方法的先进性。     

Agent协商研究进展

自2001年Jennings研究协商以来,已经成为MAS研究的热点。介绍了协商的定义、研究内容、应用领域;分析了协商的复杂性;总结了通用的单议题协商和多议题协商协议的对策论模型;综述了Agent多议题协商的策略与学习算法;并分别介绍了两种典型的多议题协商：拍卖和并发协商,给出组合拍卖、多属性拍卖和并发协商的基本模型及其研究进展;最后探讨了协商存在问题和将来可能的发展方向,指出作为交互、竞争与合作的基础,协商需要继续深入的探讨,也必将成为多Agent系统研究的主流。     

多agent两阶段多属性协商模型

多议题模型中,在议题的评价机制上买卖双方大多采用多属性效用理论或其变形理论,如距离函数等。提出了多属性效用理论实际应用中的悖论问题,分析了造成理论应用偏差的原因和B2C领域电子商务活动交易的特点,进而提出了一个协商拍卖模型。该模型分两个阶段来进行,提高了协商效率,而且允许卖方体现商品的特色,差异化自己的商品。     

一个基于多阶段的多Agent多问题协商框架

多问题协商是电子交易中的关键问题．多Agent技术的不断成熟为这个问题的解决提供了有效的途径．提出了一个以理性Agent为基础的基于多阶段的多问题协商框架,该框架在时间约束下适用于信息不完全的场景,它描述了多问题的价格协商．为了降低多问题协商的复杂性,它将多问题协商分解为多阶段协商,每个阶段的大小（问题数）相同．阶段数和顺序在协商前确定,每个阶段中的问题顺序在协商中确定．在阶段大小相同的情况下,对给定协商问题的分解,框架能给出优化协商议程（agenda）．尤其是框架能为参与协商的Agent建立学习系统（LS）,以增强Agent的学习能力．最后基于这个框架实现了一个原型系统,原型系统证明这个框架是有效的．