基于辩论的多Agent商务谈判的适应性策略研究

支持电子商务交易的信息系统正向着多Agent自动谈判系统方向发展。为了允许Agent在谈判过程中交流除提议以外的信息, 人们提出了增加辩论功能克服谈判双方的信息不确定和不一致问题。但是，目前这方面的研究还刚起步, 缺乏系统性，特别是没有解决谈判Agent在什么时候提出什么样的辩论主题，以及如何根据接到的不断变化的对方信息、环境信息和自我需求信息来调整辩论的内容，使谈判向着有利于达成协议的方向发展。本项目研究的适应性策略就是为了解决这些关键问题。.本项目研究思路是在提出开放环境下基于辩论的多Agent商务谈判框架的基础上，探讨辩论的评价、产生与选择等的适应性策略动态生成理论和方法，目的是通过辩论更加有效地改变对手的信念、偏好、意向或目标，使谈判向着双赢方向发展，提高谈判效率，降低交易成本。本项目着眼于提高多Agent谈判系统的智能化程度，促使其向实用方向发展, 是网上谈判机制研究的一种创新。

近年来，基于辩论的多Agent谈判研究已经成为商务领域自动化、信息化和智能化发展的研究热点和趋势，具有一定的难度和挑战性，国内外同行专家和学者的高度关注。2010年以来，项目团队经过不懈的探索，解决了一批问题，取得了系列成果，完成了预期任务。代表性成果如下：.1) 建立了基于辩论的多Agent 商务谈判系统结构 针对何时将辩论加入多 Agent 商务谈判的问题，提出了基于辩论的多Agent 商务谈判系统的结构，包括了辩论加入传统多Agent 谈判的时机和基本形式；产生的模块、模型和策略；辩论的多Agent谈判过程和系统体系，以及谈判系统的整体框架。.2) 给出了多Agent 商务谈判的辩论动态产生方法 针对辩论如何在多 Agent 商务谈判中产生的问题，提出了基于效用评价、冲突分析和辩论分类的辩论产生策略和方法。设计了从辩论目标产生到具体辩论行为产生的推理机制：在辩论目标产生方面，运用效用评价模型将谈判目标与对手提议相比较，进行冲突分析和冲突检测，并产生相应辩论目标；在辩论行为产生方面，将辩论分为信息告知型、询问和施加影响型三大类，并提出了各类辩论行为的产生和推理规则。.3) 设计了基于辩论的多Agent 商务谈判自适应策略及其产生过程 针对加入辩论后的谈判对原有谈判进程有何影响的问题，重点研究了辩论谈判自适应策略及其产生过程，提出了基于时间约束并考虑辩论影响的辩论让步策略，基于诚实度和信任度的辩论策略，基于期望效用的情感产生和评价的辩论策略，基于BDI认知、模糊评价和机器学习的辩论策略，基于状态机与劝说型的辩论策略，基于历史学习、对手偏好和主体态度的辩论策略，基于自学习能力与案例推理的辩论让步策略。.4）创建了辩论谈判的自适应策略的更新机制 代表性的一种机制：利用灰色区间信息建立知识库，提出关系-利益双因素对手选择的策略和模型，利用灰色聚类方法，完善不确知信息条件下谈判对手选择策略，提高谈判对环境信息的适应性，通过构建效用满意度、案例相似度、奖励函数等模型，提出综合运用案例推理和Q 学习算法进行辩论选择和策略动态调整运行机制。.5）开发了相关系统的功能模块原型 设计并开发了基于辩论的多Agent商务谈判的各自适应策略的功能模块原型。.本项目系列成果可以使谈判提高效率，降低成本，增强智能化程度，促使谈判向着双赢方向发展，丰富了多Agent辩论谈判理论。