基于议题偏好修改的Agent劝说机制及应用研究-论文.pdf

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1、管理工程学报Vo1．28，No．1JournalofIndustrialEngineering／EngineeringManagement2014年第1期基于议题偏好修改的Agent劝说机制及应用研究伍京华，孙华梅，许扬威。，盛兆猛，许静超(1．中国矿业大学(北京)管理学院，北京100083；2．哈尔滨工业大学管理学院，黑龙江哈尔滨150001；3．用友软件股份有限公司，北京100094)摘要：基于议题偏好修改的Agent劝说能更好提高Agent在动态环境下的谈判效率，保证谈判效果。针对该模式，结合形式逻辑理论，提出了相应的劝说

2、机制，包括相应的表述模型和支持该模型的算法，并提出了劝说影响因子的概念，最后基于Jade平台和Java语言，通过系统实现验证了该机制。结果表明。该机制能更进一步发挥Agent在劝说中的人工智能特性。关键词：议题；偏好修改；Agent；劝说机制中图分类号：：C931．9；TP315；TP181文献标识码：A文章编号：1004-6062(2014)O1-0209-050引言[20]则更进一步建立了Agent劝说中涉及多议题时的劝说随着全球经济的发展，商务谈判显得日益重要，Agent谈策略选择标准，该标准通过一个形式化的多层价值树得到

3、判成为Agent领域中的研究重点⋯。与单一议题相比，多议体现。题谈判能尽量避免Agent谈判陷入僵局，保证Agent之间的不足的是，在这些研究中，重点主要放在构建Agent的双赢或多赢。这在现实生活中也很常见。例如，在购买汽车劝说模型方面，所涉及的多议题主要是为了验证该模型，而的过程中，买卖双方如果仅谈价格，交易往往会失败，而如果没有较好地解决偏好的改变问题，也就是说还不能很好体现能就购买车险等更多议题谈判，将会更好完成交易。Agent如何通过劝说来改变自身在谈判中对各议题的偏好，目前，国内外对Agent的多议题谈判已有一定研究

4、。在以及Agent如何根据对这些议题偏好的修改来进一步完成国外，文献[3]针对美国海军中指挥官和海员之间确定雇佣劝说，实现合作。本文拟在以上基础上提出相应的改进机制，并通过系统实现对该机制进行验证。关系的现实谈判问题，结合无差异曲线，提出相应模型。文献[4]提出了以鲍威尔(Boulware)、让步(Conceder)和线性(Linear)三种策略为核心的模型。文献[5]所提出的模型重1机制点在于谈判议题的先后顺序确定。文献[6]在[5]的基础谈判机制的重点在于建立有效的表述模型，并根据该模上，考虑了谈判最后期限和折扣因素，提出了

5、近似最优模型。型构建保证该谈判高效有序完成的算法。因此，为更好符合文献[7]则研究了该模型的非线性问题。在国内，文献[8]该要求，本文拟结合Agent在劝说中的议题偏好修改，对已有研究¨”川进行相应改进，建立相应的表述模型和算法提出了“谈判一谈判过程～谈判线程”的概念和相应模型。文献[9]基于整合效用，提出了相应模型。文献[1O]引入仲如下：裁Agent，结合Bayes的增强学习机制，提出了相应模型。文1．1表述模型结合形式逻辑理论，对Agent，来说，对方提出的劝说可献[11]结合混合遗传算法，提出了相应模型。文献[12，13

6、]基于协同进化遗传算法和适应度共享小生境技术，提出了相表述为一个七元模型：Per(口f口1)={A，J，S，P，，≥，应模型。文献[14]应用Kuipers的定性仿真算法，对多属性Z}。谈判问题进行了仿真。(1)A表示正在进行劝说的Agent集，A={o。，a：，⋯，以上研究中，由于要求Agent具有完全谈判信息，因而口i}，l为Agent个数；难以适应动态的谈判环境。为了解决这一问题，文献[15，(2)，表示该劝说中包含的议题集。，={，，，2，⋯，，m}，16，l7，18，19]分别针对劝说型辩论谈判(以下简称劝说)，提m为

7、劝说议题个数；出了相应的形式化模型。其中，文献[17]基于经济学中的多(3)S表示该劝说所采用的策略集。S={S，S，⋯S}，属性效用理论，借助对信念修正算子这一工具的计算和比n为劝说策略种类；较，对信念进行了量化和排序，并构建了相应模型。文献(4)P表示Agent。，在劝说中对各议题的权重集，包括收稿日期：2011-07-09修回日期：2012-06·19基金项目：国家自然科学基金资助项目(70971032，71271067)，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HIT．HSS．201105，2009QG03)作者简介：伍

8、京华(1978一)，男，江西高安人。中国矿业大学(北京)管理学院讲师，博士，研究方向：Agent理论与方法、市场营销等。-——209·-——伍京华等：基于议题偏好修改的Agent劝说机制及应用研究以下关系：胁的策略生成劝说，否则选择奖励。Pq={P，P，⋯，P}