基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的双边多议题协商模型

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1、基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的双边多议题协商模型第17卷第9期2011年9月计算机集成制造系统ComputerlntegratedManufacturingSystemsVol.17No.9Sep.2011文章编号:1006-5911(2011)09-2044-07彭艳斌1，艾解清2(1.浙江科技学院信息与电子工程学院，浙江??杭州??310023;2.浙江大学计算机学院，浙江??杭州??310027)摘??耍:为了提高白动化双边多议题协商的成效，提出了建立W叶斯后验模型，以协商历史数据为训练样本，学习对手的协商偏好，依据对手偏好制定双赢的协商反建议，进而提高协商成效。假设空间是复杂的

2、多维连续函数，借助马尔可夫链蒙特卡罗方法对其进行抽样，提高了极大后验的计算速度。实验数据表明，新型协商模型能够提高协商效率，减少协商回合数，并提高协商总体效用。关键词:双边协商;贝叶斯后验模型;马尔可夫链;蒙特卡罗方法中图分类号:TP18??????文献标志码:AMarkovChainMonteCarlomethodbasedbilateralmult-iissuenegotiationmodelPENGYan-bin,AIJie-qingl2(l.SchooloflnformationandElectronicEngineering,ZhejiangUniversityofScie

3、nceandTechnology,Hangzhou310023,China;2.CollegeofComputerScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)Abstract:Toimprovetheeffectivenessofautomatedbilateralmult-iissuenegotiation^Bayesianposteriormodelwassetup.ltwastrainedthroughhistoricaldataofnegotiationsandlearnednegotiationpreferenceofop

4、ponents.More-over,negotiationcounterproposalwassuggestedaccordingtoopponents??preferencesoastoimprovetheefficiencyofnegotiations.Hypothesisspacewascomplexmult-idimensionscontinuousfunction,MarkovChainMonteCarlo(MCMC)methodwasusedtosamplethespace.ThereforethecomputingspeedofMaximumaPosterior(MAP

5、)wasimprovedinBayesianmodel.Experimentaldatashowedthattheproposedmodelcouldimproveefficiencyofne-gotiation,reducenegotiationroundsandimprovethewholenegotiationutility.Keywords:bilateralnegotiation;bayesianposteriormodel;MarkovChain;MonteCarlomethods0??引言随着电子商务的迅猛发展，软件Agent越来越多地应用到企业应用集成中。Agent由

6、于其反应性、自治性和社会性［1］,能够代理企业处理一系列常规事务，自动化协商就是其屮之一。在自动化双边多议题协商中，协商双方通过交换协商建议(offer)来达成一致意见，签订合同［2】过程中,Agent首先会尽可能地满足自身的利益需求。然而,如果仅考虑自身利益，将导致协商失败。因此，如何获得和满足对手的协商偏好便成为协商成败的关键。在竞争性电子商务环境屮,协商偏好属于隐私信息，无法直接向对手获得。在这种情况下，最好的办法就是从历史协商的建议和反建议中学习对手的协商偏好。当前，己有大量针对协商问题展开的研究工作,。在达成一致意见的收稿曰期:2011-04-02;修订日期:2011-05

7、-29。Received02Apr.2011;accepted29May2011.基金项目:国家自然科学基金资助项目(61175058);浙江省自然科学基金资助项目(Y1100036);浙江省教育厅科研计划基金资助项目(丫201016929);浙江省高校优秀青年教师资助计划资助项冃。Foundationitems:ProjectsupportedbytheNationalNaturalScienceFoundation,China(No.61175058)