電子商務多屬性自動談判研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，電子商務也如火如荼的發(fā)展起來。電子商務雙向信息溝通、靈活的交易手段和快速的交貨方式的特點，將給社會帶來巨大的經濟效益。電子商務的目標是實現網上交易，在電子商務環(huán)境中，談判主要是指在商業(yè)領域為了實現商品或服務的交易而進行的談判。電子商務談判，也叫電子談判，主要研究自動談判或是輔助參與電子商務活動的個人或企業(yè)通過網絡進行談判，是電子商務研究的熱點問題之一，是電子商務活動至關重要的階段，對電子商務的發(fā)展具有重大的實際意義。

2、
　　電子商務談判是一個復雜的問題。單屬性價格電子談判目前研究比較成熟，應用的比較廣泛，而多屬性電子談判問題研究的比較少，實際應用的非常少。與單屬性談判相比，多屬性談判要復雜的多，也更富有挑戰(zhàn)性。在多屬性談判中，存在“雙贏”情況。但是，現有在多屬性自動談判機制存在著局限性。談判策略實施存在時間復雜度高、難以獲得帕累托解和實際應用難等；人工智能技術在自動談判中的應用研究還較少，還處在理論階段；并發(fā)談判協(xié)議存在偏向協(xié)商一方和容易導致違

3、約失信情況。因此本文提出了電子商務多屬性自動談判研究。
　　本文主要的研究內容：
　　首先，提出一個電子商務多屬性自動談判系統(tǒng)的框架。電子商務多屬性自動談判是個復雜的問題，文中首先進行了電子商務自動談判的機理分析，討論了電子商務和談判涵義，然后對商務談判過程既包括傳統(tǒng)的商務談判和現存的電子商務談判過程進行了分析。在此基礎上提出了電子商務多屬性自動談判框架，為研究電子商務自動談判的根本立足點做詳細介紹，給將要討論的電子商務自動

4、談判中的關鍵問題打下基礎。
　　其次，提出了不完全信息下的基于偏好的自動談判策略。談判策略是參與者在符合談判協(xié)議規(guī)定的前提下為了使自己的利益最大化而采取的決策機制。任何一種策略都要權衡既不錯失獲得利益的機會，又要讓自己取得盡可能大的利益。本文在不完全信息下，根據擁有對方偏好（權重）信息的情形下，相應的給出了基于偏好的自動談判策略。該策略思路清晰明了，時間復雜性低，使雙方能獲得較高的滿意度，可獲得帕累托最優(yōu)解。
　　第三，提出

5、了基于神經網絡和案例推理的談判模型。談判都是在不完全信息條件下進行的，談判者并非無所不知，其效用并非共享而是私有的。隨著談判問題的增多，談判環(huán)境變得更復雜；由于環(huán)境的未知性，需要開發(fā)更具有適應性的軟件Agent?；诎咐耐评?CBR)，是人工智能領域較新崛起的技術，是一種基于過去的實際經驗或經歷的推理，是人類思維過程的綜合體現。案例推理與神經網絡存在著某種自然的聯(lián)系，二者不僅具有一些共同特點，如聯(lián)想記憶、動態(tài)存儲和自適應，而且二者在許

6、多方面具有互補性。利用神經網絡的對噪音數據不太敏感和并行處理等諸多優(yōu)點，來實現基于案例的推理可以取得非常好的效果?，F有談判模型效用函數多數是采用多項線性相加計算式，其權值靠人為憑經驗確定，不能充分反映實際需要，具有一定的局限性。本論文提出采用學習與逼近能力優(yōu)良的人工神經網絡來替代效用函數。
　　第四，對多屬性并發(fā)談判機制進行研究。在分析了已有的并發(fā)談判研究成果的基礎上提出了一個多屬性并發(fā)談判協(xié)議。以往的并發(fā)協(xié)議存在以下問題：第一，

7、大多數現存的并發(fā)談判協(xié)議沒有解決發(fā)生在多對多談判中的談判的一致性和違約風險這樣的問題。第二，多數協(xié)議沒有解決多屬性談判和偏好未知的競爭性情景。第三，多數基于合同網變化的模型沒有解決并發(fā)談判過程。本文提出的協(xié)議具有如下特點：（1）能使買方和賣方同時參與幾個談判過程；（2）給出的談判過程避免了現存的一對多談判中偏向參與談判的某一方的情況。(3)提出的談判算法消減了談判雙方違約情況的數目；（4）改進了談判效率和魯棒性。
　　最后，文中設