一种基于GA的自动谈判问题解决方案

针对电子商务的自动谈判问题,文章用数学规划模型对其形式化描述。设计了一种基于遗传算法的解决方案,得到谈判的最优解。实验表明,上述方法可以对offer不断优化,最终生成使参与自动协商的Agent双赢的交易方案。     

融合RBR和CBR的旅游服务企业自动谈判系统研究

针对旅游服务企业间的自动谈判问题,引入规则推理和案例推理技术,提出一种新的自动谈判系统。对存在契约规则的谈判活动,引入RBR技术利用契约规则简化自动谈判过程;对不存在契约规则的谈判活动,引入CBR技术利用谈判案例库中的相似案例提取自动谈判策略。详细阐述了该系统的总体框架、自动谈判流程、谈判知识库和核心Agent的设计。     

一种基于模糊规则的Multi-agent自动谈判策略

针对当前电子商务中基于Agent的谈判系统的谈判策略的静态性问题,提出基于模糊规则的动态谈判策略。Agent在谈判中能根据对方心理因素和动态确定自己的谈判策略后,产生新一轮的提议,帮助用户做出最优的交易决策,且自动地选择合适的策略。分析表明,采用基于模糊规则的策略比采用固定的策略的谈判结果更让用户感到满意。     

Multi-Agent采购系统的遗传优化研究

本文提出了一种基于Multi-Agent的电子商务谈判协商模型,并利用改进的遗传算法实现了协商Agent交易方案的自动生成。实验表明,上述方法可以对不断优化Multi-Agent的协商效率,高效、快速地生成使参与自动协商的Agent双赢的交易方案。     

一种基于市场驱动的Multi-agent自动谈判策略

针对当前电子商务中基于Agent的谈判系统的谈判策略的静态性问题,提出基于市场驱动的谈判策略。Agent在谈判中能根据变化的市场情况做出可以调整比率的让步,帮助用户做出最优的交易决策,且自动地选择合适的策略。实验结果表明,采用基于市场驱动的策略比采用固定的策略的谈判结果更让用户感到满意。     

Multi-Agent采购系统的遗传优化研究

本文提出了一种基于Multi-Agent的电子商务谈判协商模型,并利用改进的遗传算法实现了协商Agent交易方案的自动生成.实验表明,上述方法可以对不断优化Multi-Agent的协商效率,高效、快速地生成使参与自动协商的Agent双赢的交易方案.     

基于Agent和博弈分析的B2B协商系统模型研究

针对B2B电子商务在交易自动化和智能化方面的不足,提出了一种融合多Agent和鲁宾斯坦讨价还价博弈的B2B电子商务协商系统模型。在多Agent环境下,该系统可以降低网络的通信流量,提高交易效率,实现交易的自动化和智能化;鲁宾斯坦讨价还价博弈为协商系统提供了具体的协商策略。对B2B协商系统模型的协商流程、协商算法以及协商结果进行了讨论。     

基于本体的B2B电子商务MAS模型及商品匹配算法

随着B2B电子商务特别是电子集市的发展,企业进行电子交易更加灵活、方便,但同时由于大量信息的异构性也带来了信息集成上的问题,而且这一问题已成为B2B电子商务发展的瓶颈。文章建立一种基于本体的多Agent模型,增加GMAg(Goods Matching Agent)用于商品的识别和自动匹配,综合考虑商品组件概念和属性组件概念的语义相似度,提出基于商品本体结构语义相似度匹配算法,解决了异构商务系统之间商品信息自动匹配问题。通过一个汽车领域的实例计算,说明其匹配精度和效率。     

遗传算法在电子商务协商优化问题中的应用

本文提出了一种基于智能体和"多维拍卖"机制的电子商务谈判协商模型,并利用改进的遗传算法实现了交易方案的自动生成.实验表明,上述方法可以对offer不断优化,高效、快速地生成使参与自动协商的Agent双赢的交易方案.     

基于移动Agent的自动协商应用

主要研究电子商务中的协商问题,为实现自动协商提供了一个可行的方向。通过分析目前电子商务的协商现状及所存在的问题,提出将移动Agent技术引入电子商务,为B2C电子商务中一对多的协商问题自动化指出了一个实现方向,并得出基于移动Agent的自动协商系统的建设目标及特点。这将对于实现电子商务协商的自动化,提供有力的理论支持及发展方向。