基于Agent的二级供应链企业自动谈判研究

人工谈判需要耗费大量的时间和人力,基于Agent的自动谈判极大地提高了谈判效率,成为实际需求。将遗传算法作为二级供应链企业自动谈判模型的学习机制,快速求得自动谈判双方的联合效用最大值。文中运用多代理技术提出一个二级供应链谈判流程,谈判双方向对方发送ACL消息,使得供应商和生产商实现自动谈判。仿真实例证明,该模型能使自动谈判双方达到共赢,使得生产商找到了最适合自己的供应商,并为双方节省了大量的人力和时间,为供应链企业实现自动谈判提供一个高效、实用的解决方案。     

供应链环境下基于库存约束的多agent协同谈判研究

建立了供应链环境下的多agent协同谈判模型,用于制造商同时与多个下游企业进行动态谈判。对谈判的基本要素进行了描述,探索了这种谈判的具体流程,并提出了一种基于库存约束的谈判策略,最后用原型系统进行了验证。因为协同谈判是在整体的库存约束条件下进行的,谈判结果也是经过管理agent从整体的观点进行评估后形成的,所以制造商在履行订单协议时,不会发生内部资源冲突,提高了订单的履行率。     

基于Agent的谈判模型研究

提出了一种基于Agent技术的谈判模型,应用模糊数学理论建立了谈判论据及谈判解接受度数学模型。采用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。阐述了双边多属性谈判过程,设计并开发了Agent谈判系统原型,实例计算分析表明,该谈判模型是一种双赢的谈判模型。     

供应链环境下基于库存约束的多agent协同谈判研究*

建立了供应链环境下的多agent协同谈判模型,用于制造商同时与多个下游企业进行动态谈判。对谈判的基本要素进行了描述,探索了这种谈判的具体流程,并提出了一种基于库存约束的谈判策略,最后用原型系统进行了验证。因为协同谈判是在整体的库存约束条件下进行的,谈判结果也是经过管理agent从整体的观点进行评估后形成的,所以制造商在履行订单协议时,不会发生内部资源冲突,提高了订单的履行率。     

基于模糊推理的适应性自动谈判系统研究

提出了一个基于模糊规则推理的自动谈判系统.针对当前自动谈判系统中主观估计对手偏好信息、忽略对手报价历史,不能响应谈判环境变化的问题,采用贝叶斯学习对手款项权重,遗传算法优化模糊规则中的参数.实例计算分析表明该系统具有一定的可行性和有效性.     

基于协同进化遗传算法的自动谈判

提出了基于协同进化遗传算法的自动谈判算法,模拟了有限期轮流出价谈判协议中的策略学习机制。实验结果表明,基于协同进化的自动谈判能够生成近似于子博弈完美均衡的策略组合,具有良好的应用前景。 自动谈判;协同进化;遗传算法;轮流出价     

基于Agent的协商与谈判的研究

随着在线交易的越来越普遍,电子商务己成为当前一种重要的商务方式。在商务活动中,买卖双方在交易时必然会因商品属性的要求不同而发生争议,这时一般采用协商、谈判方式来达成共识。为了达到这种共识提出了多Agent的协商与谈判的技术。首先对限时条件下的两方多议题协商提出了多回合协商框架,其次探讨了时间约束下的谈判策略。     

基于GA的一对多、多属性谈判模型研究

随着商务智能的发展,自动谈判已成为解决用户与商家冲突的重要渠道.买家与卖家进行交易时,往往要针对产品的多个属性进行交涉,并希望与多个卖家同时进行,从而选取最优方案.通过对遗传算法进行改进,保证最优个体的不变性,采用动态的选择概率以及增大交叉和变异概率等,设计了基于GA的一对多、多属性自动谈判问题模型.仿真结果验证了该模型的有效性及可行性.     

一种基于信任的多Agent供应链协商关系网

Agent技术已被广泛用于供应链伙伴的协商。协商前如何选择协商Agent对提高协商效率有着重要的意义。提出了一种基于信任的多Agent协商关系网及其形成和更新算法,并对该协商关系网的特点进行了深入的研究。模拟表明,提出的协商关系网能有效地促进Agent之间的协商,提高协商成功率。     

基于小生境遗传算法的自动谈判模型

为削弱自动谈判模型中谈判Agent对偏好信息汇报的主观度,引入直觉模糊区间数的多准则算法,得到各方案的区间直觉模糊集,并结合不完全确定的权系数信息建立非线性规划模型,得出淡判Agent对各属性的谈判权重.为克服遗传算法早熟现象,运用小生镜遗传算法对谈判空间进行全局快速寻优,提高收敛性.仿真计算表明该模型是有效的,而且精...     

基于多Agent供应链协同的自适应协商方法

在供应链协同过程中常出现价格、数量、交货时间等冲突,若不及时消解会影响供应链的整体利益。为有效化解供应链协同冲突,弥补传统协商缺点,提出一种基于多Agent的自适应协商方法。该方法以二级供应链,即制造商和供应商的订货为研究对象,使用多Agent供应链协同作为约束条件,采用案例推理为主要协商算法,引入灰色关联度到案例集与目标案例相似度中,将遗传算法应用于相似案例议题权重的优化中。通过算例验证该方法可简化案例相似度的计算,提高解决冲突的效率,并加强自适应性,为消解冲突提供最优决策。     

基于软件人的装备物流供应链协商模型

供应链成员之间的协商是智能供应链管理系统的关键部分,供应链成员只有通过协商才能进行有效的交互、合作。装备物流供应链中的一些运作功能定义成多个软件人模型,其中包括协调软件人、采购软件人、生产软件人、库存软件人、运输软件人、供应软件人。本文主要研究的是采购软件人与供应软件人之间的协商,提出一个软件人之间的协商模型。     

MTO型供应链的价格/交货期协商支持模型

针对MTO(make-to-order)供应链环境下制造商与供应商的多个订单的价格/交货期协商问题，基于供应链伙伴间关系是竞争性合作的特点，提出一种新的两阶段协商议程．在合作性协商阶段，中介者利用模拟退火算法帮助制造商和供应商寻找最小化供应链总成本的交货期预协议点；制造商和供应商在此基础上基于整合效用的思想调整价格议题的保留值和期望值．在竞争性协商阶段双方逐步让步，就价格达成协议．实验表明，该协商议程能够获得近似最优的社会福利，达成对协商人双赢的方案．该协商议程能够有效应用于供应链协调和B2B在线市场．     

一种基于案例的Agent多议题协商模型

不完全信息条件下的Agent协商最优回价策略一般采用间接学习对手偏好的方式;另一方面,Agent一般拥有或多或少的经验和知识,这将帮助它们取得更好的协商结果.这启发了用基于案例的方法直接学习得到最优回价,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.所给出的算法计算复杂度为多项式级,且当案例库规模控制在一定范围内时低于Fatima工作的计算复杂度.实验结果显示,采用该算法的Agent能够取得比人类更优的效用和更短的达成一致时间,且优于Lin等人的实验效果.改进了Fatima等人的工作.     

融合非稀疏信任网络的时间底限变动的智能体协商模型

在多Agent协商过程中,信任值是一个较少被关注的问题.实际上,信任值对协商的效用和策略会有直接的影响.之前的研究多以直接信任为基础,然而直接信任关系的缺失会导致信任关系矩阵的稀疏,从而降低信任关系的使用效率.同时,大多数研究忽略了信任对协商策略和协商轮次的影响.针对此问题,可以通过信任传递将间接信任与直接信任一同考虑,形成非稀疏的信任网络. Agent将根据信任值的大小选择可靠的协商对手.面对不同信任值的协商对手,Agent采取的协商策略也有所不同.因此结合信任对协商模型中的轮次底限和回价让步方式都进行了改进. Agent将对信任值高的对手有更大的协商耐心,所以协商中的轮次底限和让步空间都会适当增加,而对信任值低的协商对手则相反.多个实验验证了相比之前未考虑信任的协商模型,新提出的协商模型更适用于现实生活中的协商模式.同时,协商成功率和协商效用等方面也取得了更好的效果.     

A Negotiation Enabling Agent Based Infrastructure: Composition and Behavior

Software agent-based negotiation is a major method to automate the interactions in electronic marketplaces and Internet enabled communities. The traditional approach is to let the agents to interact directly. In this paper it has been investigated how a mediator agent can improve the chances to reach the agreement via bargaining. Although the ideal mathematical model was proposed in the seventies, this was never implemented as a working mechanism, due to the fact that the mediator needed information that was difficult to gather and the usual environment was not repetitive enough to consolidate this information for a fair mediation. The agent-based infrastructure proposed collects continuously data about the negotiating parties and the mediator agents use this data to reduce the exaggeration of the parties. The paper includes a mediation example and the major conclusion is that negotiation is improved by a mediator which has historical data about the negotiating parties.     

供应链协商调度模型与算法

研究了由一个制造商和一个分销商组成的供应链上分销商协商调度问题.此供应链中,制造商比分销商有更强的影响力,先于分销商进行调度.制造商与分销商之间不共享作业处理时间.为了改善分销商调度,建立了基于补偿的分销商协商模型,设计了保留信息私有性的协商调度策略,提出并分析了协商调度下制造商调度算法以及基于生态种群竞争的分销商协同演化调度算法.仿真实验结果表明,分销商协商调度模型与算法能够有效改善分销商调度性能,在不增加制造商调度成本的条件下,可最大程度地削减分销商调度成本超过25％.此外,提出的竞争协同演化算法能够获得比遗传算法、粒子群算法和蚁群算法更好的调度解.     

面向供应链管理的移动代理体系结构

提出了一个完整的供应链管理平台架构。针对供应链管理模式的动态性和不确定性特点引入移动代理技术，对分布在Internet上制造企业的资源和活动进行有机集成。讨论了具有一定智能性的移动代理的体系结构、舍话策略和实现方案，以及支持该移动代理的低层运行环境和项目管理平台，并采用XML技术对供应链管理系统与企业原有数据源进行绑定，为实现不确定环境下企业的动态联盟提供了有力工具。