双边多议题自动协商研究

双边多议题自动协商研究

论文题目: 双边多议题自动协商研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 基础心理学

作者: 张虹

导师: 邱玉辉

关键词: 双边多议题,自动协商,模型,动态策略,动机,模糊规则,电子商务

文献来源: 西南师范大学

发表年度: 2005

论文摘要: 近年来,网络的迅速发展使得信息流通更为便捷,无形中形成了电子商务的蓬勃发展。在商务活动中,为了解决买卖双方的冲突和争议,大多数情况下都会采用协商方式来取得共识。传统的协商通常会由买卖双方各自派遣代表面对面的进行,这种方式势必会耗费大量的人力和物力,甚至还会受到一些人为因素的影响,会突现一些不公平性和随机性。自动协商方式在很大程度上可以解决这些问题。人工智能和经济学者在这方面做了大量的工作,并且也有了显著的成就,本文的选题基于这样的背景,具有较好的理论价值和应用前景。 本文在研究过程中改变了传统的自动协商中只是关注协商结果的方式,强调了协商本身的过程,尤其是协商过程的每一步决策都涉及到协商双方的心智状态,通过获取对手的偏好,可以动态决定自己的协商策略,以便更好的给出下一轮提议,最终在自动协商过程中实现“双赢”。 本文的研究工作和创新点主要包括以下几个方面: 一、构建了基于Agent的双边多议题自动协商模型 本文的工作是在全面研究双边多议题自动协商问题上开展的,首先给出了自动协商的形式化定义,细分了协商议题的类型,提出了协商协议和协商流程;然后在分析speech act理论的基础上,定义了协商过程中最基本的通信原语;最后提出了自动协商的一种基本交互算法。

论文目录:

内容摘要

ABSTRACT

目录

图目录

表目录

第1章 前言

1.1 问题提出

1.2 自动协商的研究领域

1.2.1 经济领域的自动协商

1.2.2 人工智能领域的自动协商

1.3 研究现状

1.3.1 合作领域的一对一协商模型

1.3.2 合作领域的多对多协商

1.3.3 时间约束下的多Agent协商

1.3.4 混合领域的一对一协商

1.3.5 基于争论的协商

1.3.6 劝诱式协商

1.4 研究内容

1.5 研究意义和创新点

1.6 论文结构

第2章 理论基础

2.1 AGENT系统

2.1.1 Agent的基本概念

2.1.2 Agent的BDI模型理论

2.1.3 Agent的效用函数

2.2 电子商务

2.2.1 电子商务的定义

2.2.2 基于Agent的电子商务

2.2.3 CBB模型

2.3 自动协商

2.3.1 自动协商的定义

2.3.2 协商类型

2.3.3 自动协商系统的组成

2.3.4 典型的协商系统

2.3.5 衡量自动协商系统的标准

2.3.6 优势策略与Nash平衡

2.4 协商的其它相关技术

2.4.1 基于偏好的决策

2.4.2 多原则决策

第3章 基于AGENT的双边多议题自动协商

3.1 协商环境

3.1.1 协商系统的特性

3.1.2 协商的内容和方式

3.1.3 协商系统的参数

3.2 双边多议题协商的定义

3.3 协商协议和流程

3.3.1 协商协议

3.3.2 协商流程

3.4 协商通信语言原语

3.4.1 Speech Act理论

3.4.2 协商中的通信语言

3.5 协商中交互算法

3.6 小结

第4章 协商双方的BDI模型

4.1.BDI模型

4.2 SELLER AGENT的BDI模型

4.2.1 Seller Agent的BDI模型

4.2.2 Seller Agent对buyer建立的BDI模型

4.2.3 Seller的BDI修正算法

4.3 获取BUYER的心智状态

4.3.1 心智状态的表示方法

4.3.2 从通信中获知心智状态

4.3.3 心智状态的基本推理规则

4.4 影响协商的心智状态

4.4.1 BDI模型中的个性心理因素

4.4.2 影响协商的动机心理因素

4.5 小结

第5章 时间因素下的动态协商策略

5.1 协商的基本策略

5.1.1 协商中的动机

5.1.2 基于动机的协商基本策略

5.2 各种策略下的共同效用

5.2.1 经济性动机的seller和各类buyer的共同效用

5.2.2 冒险性动机的seller和各类buyer的共同效用

5.2.3 疑虑性动机的seller和各类buyer的共同效用

5.3 基于时间的最优动态策略

5.4 获取协商中的BUYER偏好

5.4.1 Buyer的偏好模型

5.4.2 对手策略的动态学习

5.4.3 近似度衡量方法

5.5 小结

第6章 基于模糊规则的协商提议产生方法

6.1 基本概念

6.1.1 议题的取值范围

6.1.2 效用函数

6.1.3 议题的重要程度

6.2 提议产生过程

6.2.1 效用固定学习算法

6.2.2 确定各议题目标效用

6.2.3 确定让步空间

6.3 基于模糊规则的提议值

6.3.1 连续议题的模糊策略

6.3.2 离散议题的模糊策略

6.4 算法的有效性分析

6.5 小结

第7章 实验和分析

7.1 实验环境

7.1.1 协商系统的基本构建

7.2 实验设计

7.2.1 模拟数据实验设计

7.2.2 人机实验设计

7.3 实验结果及其分析

7.3.1 模拟实验数据分析

7.3.2 人机实验数据分析

7.4 相关系统比较

7.5 小结

第8章 总结及未来研究方向

8.1 总结

8.2 未来研究方向

参考文献

附录一 常用符号表

附录二 满意程度调查表

附录三 博士在读期间发表的论文

致谢

发布时间: 2005-09-19

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