基于进化算法的多目标电子谈判的研究

论文摘要

随着电子商务的发展,电子谈判成为电子商务必须的部分。由于现在商品社会中对于交易对象的选择需要考虑众多的因素,同时这些因素之间可能并不存在明显的联系。对于一个决策过程而言,正确权衡这些因素也等同于在交易中达成多个目标。因此在电子谈判过程中能否选择一种合适方法来达成谈判前制定的多个目标是衡量谈判是否成功的重要依据。而围绕多目标电子谈判方法的研究还需要不断发展和改善。本文针对目前电子谈判系统中急需解决的技术问题进行了深入的研究,提供了一些新的解决思路和有效的开发方法。文章提出了使用进化算法来解决多目标电子谈判的选择问题,并建立了包括算法和操作环境的算法模型对谈判的决策提供有效的支持。用进化算法的思想与多目标谈判的理论基础对电子合同及其目标、责任、约束以及不可抵赖性证据进行形式化定义,可以证据相互配合,迫使达到商业目标。文章以数据分析为基础,引入多目标分析的概念,提供了一个全新电子谈判分析的实施方法。文章中提的一种新的多目标进化规划算法,大大减少了检验非劣解所需的工作,加快了算法的收敛速度。仿真试验表明,与传统的基于非优超排序的多目标进化规划算法相比,该算法在效率上有很大的改善,并能更好地逼近Pareto前沿。使用进化算法来解决电子商务中的多目标谈判问题,不仅可以全面的接受和组合各种复杂信息,而且可以帮助决策者在最短的时间内做出最优的决策。相比于其他优化算法而言,进化算法有较强的融合性。在进化算法中,可以包含多目标管理中的博弈理论思想,还有决策者自己所需要的附加条件。同时,由于算法本身还有很多种改良的方式,所以决策者可以自己根据需要来调整各个参数以达到最好的选择效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 电子商务谈判中的问题和本文需要解决的工作
• 1.3 本文的结构
• 第二章 进化算法简介
• 2.1 起源与发展
• 2.1.1 进化规划的起源与发展
• 2.1.2 进化策略的起源与发展
• 2.1.3 进化计算的起源与发展
• 2.2 基本框架及其特点
• 2.2.1 基本步骤
• 2.2.2 基本特点
• 2.3 理论研究及其应用现状
• 2.3.1 理论基础
• 2.3.2 应用现状
• 2.3.3 在智能控制中的应用
• 2.3.4 多目标进化算法的研究
• 2.3.5 多目标问题的数学描述
• 2.3.6 以简单为特点的第一代MOEA 的研究
• 2.3.7 以效率为特点的第二代MOEA 的研究
• 2.4 趋势研究
• 第三章 电子谈判简介
• 3.1 电子谈判的特点
• 3.2 电子谈判的类型
• 3.2.1 在线拍卖
• 3.2.2 多点谈判
• 3.2.3 自动模拟谈判
• 3.3 电子谈判的应用
• 3.4 本章小结
• 第四章 电子谈判常用策略
• 4.1 电子谈判协议
• 4.2 博弈理论
• 4.3 谈判支持系统（NSS）和电子谈判媒体
• 4.4 智能代理技术
• 4.5 状态图与形式语言体
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于OLIVER 原理的电子谈判研究
• 5.1 Oliver 原理
• 5.2 编码原理
• 5.3 适应函数的确定
• 5.4 选择策略、遗传算子和终止算法准则的确定
• 5.5 模型参数
• 第六章 算法模型的改进
• 6.1 一种多目标算法的数学模型设计
• 6.1.1 几个重要概念
• 6.1.2 一种改进的多目标进化算法模型的设计
• 6.2 改进的多目标进化算法模型
• 第七章 电子谈判媒体的概念
• 7.1 引言
• 7.2 电子媒体的概念
• 7.3 电子谈判媒体的设计以及实施框架
• 第八章 总结与展望
• 8.1 本文总结
• 8.2 对未来的展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的科研论文
• 致谢
• 详细摘要