影响双边多议题自动谈判的心智状态分析

多Agent之间的自动谈判是DAI领域的重要研究课题。为了适应环境变化和谈判结果,智能Agent必须利用知识修改其内部状态,即心智状态。目前侧重研究的心智状态包括信念、愿望、意图的关系和形式化描述,即大家熟悉的BDI模型。文章基于BDI模型分析了多Agent系统中影响自动谈判的心智状态。     

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。     

一种基于多Agent的多策略谈判框架

多Agent之间的谈判是DAI领域的重要研究课题.目前的谈判框架大多是采用单因素依赖的谈判策略,没有考虑复杂环境下多因素的综合影响,为解决这一问题,提出了一个多策略加权整合的多议题的谈判框架.本文从时间、资源、对方策略等多方面的因素来考虑整个谈判策略,从而提高了谈判框架的效率.     

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。