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基于多Agent的自動(dòng)商務(wù)談判研究綜述①

2012-07-14 14:19:30北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院張魯晉
中國(guó)商論 2012年31期
關(guān)鍵詞:商務(wù)談判博弈論辯論

北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 張魯晉

20世紀(jì)90年代以來,隨著全球經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,商務(wù)談判可能隨時(shí)隨地開展,同時(shí),還需要考慮如何降低談判成本和提高談判效率,因此,電子商務(wù)作為新的商務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生,相應(yīng)地,基于多Agent的商務(wù)談判方法和理論應(yīng)用引起廣泛的關(guān)注。近年來,基于辯論的多Agent談判成為了自動(dòng)談判領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,以下從多Agent商務(wù)談判方法、基于辯論談判的協(xié)議、策略和模型等方面主要研究成果和最新進(jìn)展進(jìn)行綜述。

1 多Agent商務(wù)談判方法

在多Agent自動(dòng)商務(wù)談判領(lǐng)域,各方學(xué)者廣泛使用和認(rèn)可的方法有三種:

(1)基于博弈論的自動(dòng)談判是對(duì)博弈論理論的重要應(yīng)用,它以博弈論為理論基礎(chǔ),把談判看作一個(gè)優(yōu)化問題來設(shè)計(jì)Agent之間的談判機(jī)制,通過給定Agent對(duì)談判問題的效用函數(shù)求解最優(yōu)解,以效用最大化為目的標(biāo)。因其理論嚴(yán)密性,使其在談判機(jī)制的理論設(shè)計(jì)上較之其他方法有一定優(yōu)勢(shì)。但是基于博弈論的假設(shè)在實(shí)踐運(yùn)用中有較大的局限性,在模型設(shè)計(jì)中只關(guān)注談判結(jié)果,而忽略了談判交互過程。在基于博弈論的談判中,假設(shè)談判者是絕對(duì)理性的,并且Agent具有完全信息和無限的計(jì)算能力,而在現(xiàn)實(shí)的談判中談判環(huán)境是具有隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性的,同時(shí)Agent計(jì)算能力有限,所以在現(xiàn)實(shí)談判中,這一假設(shè)是不現(xiàn)實(shí)的。

(2)基于啟發(fā)式的談判是相對(duì)于最優(yōu)算法提出的,它不要求找尋最優(yōu)談判解,而是放寬了資源和其他約束條件,將談判解的可行域限定在一個(gè)特定范圍內(nèi),通過直觀或經(jīng)驗(yàn)構(gòu)造的算法,尋求滿意解。啟發(fā)式算法具有一定的專用性,在不同情況下通過采用不同的策略來得到滿意解,策略不同時(shí),得到的結(jié)果存在一定差異。啟發(fā)式算法可以與最優(yōu)化算法結(jié)合,從而更好地求解優(yōu)化問題,并且簡(jiǎn)單直觀,運(yùn)行速度較快?;趩l(fā)式的談判存在的缺點(diǎn)和不足是它并不能夠保證求得可行解,缺乏穩(wěn)定性,并且過度依賴算法設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)。

(3)基于辯論的談判是在一般的自動(dòng)商務(wù)談判的基礎(chǔ)上加入了辯論的因素,允許Agent在談判過程中交流額外信息,以此來影響談判對(duì)手的態(tài)度和知識(shí),提高提議被接受的可能性?;谵q論的談判是經(jīng)過辯論產(chǎn)生、評(píng)價(jià)和選擇過程使得談判Agent影響談判對(duì)手的信念,從而減少?zèng)_突,達(dá)成協(xié)議?;谵q論的談判的研究是基于勸說心理學(xué)理論的,融合到傳統(tǒng)自動(dòng)談判中形成新的談判模式,使其成為了自動(dòng)談判領(lǐng)域研究的新熱點(diǎn)。

2 基于辯論的多Agent商務(wù)談判協(xié)議

目前,一些相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)基于辯論的談判協(xié)議進(jìn)行了分析和研究,談判協(xié)議的作用是在通信語言和領(lǐng)域語言的基礎(chǔ)上將語言的使用進(jìn)行規(guī)范化。Jennings對(duì)談判協(xié)議的定義是管理談判者進(jìn)行交互行為的一些列正式規(guī)則(conventions)。一般來講,談判協(xié)議是規(guī)定在特定的談判時(shí)段,哪個(gè)Agent被允許提出什么樣的提議或辯論。例如,協(xié)議可以規(guī)定,當(dāng)某個(gè)Agent提議后,另外的Agent可以接受、拒絕或評(píng)價(jià)該提議,但是不能忽略它。在談判協(xié)議研究方面,比較有代表性的是文獻(xiàn)[1],認(rèn)為談判協(xié)議涉及的問題包括以下幾個(gè)方面:

(1)允許規(guī)則:規(guī)定Agent在何時(shí)、何種情況下能參與到辯論談判中來;

(2)退出規(guī)則:規(guī)定Agent在何時(shí)、何種情況下能退出辯論談判;

(3)結(jié)束規(guī)則:規(guī)定辯論談判在何種情況下結(jié)束;

(4)提議有效規(guī)則:規(guī)定提議符合何種情況才能被認(rèn)為是有效的;

(5)決策規(guī)則:規(guī)定談判結(jié)果在基于何種辯論理論的基礎(chǔ)上能被采用。

使用有限狀態(tài)機(jī)方法可以表示協(xié)議,使用此方法表示結(jié)束規(guī)則時(shí),談判協(xié)議通常被定義為一系列與最終狀態(tài)有關(guān)的鏈接。文獻(xiàn)[2]中協(xié)議規(guī)定了當(dāng)Agent發(fā)出withdraw_dialogue(.)對(duì)話時(shí),談判就此結(jié)束。比較具有代表性的還有采用基于邏輯的方法設(shè)計(jì)談判協(xié)議的,文獻(xiàn)[3]中采用了if-then形式的邏輯限制定義談判協(xié)議,該協(xié)議被作為Agent程序的一部分嵌入到相關(guān)系統(tǒng)中。但是,該協(xié)議并沒有對(duì)如何使用辯論進(jìn)行明確規(guī)定,因此,也具有一定的局限性。

3 基于辯論的多Agent談判策略和模型

基于辯論的談判策略和模型是密不可分的,策略是建立模型的基礎(chǔ),此類研究也是目前比較熱門的研究方向。

2006年,N.Oren等提出了一個(gè)基于辯論的多Agent自動(dòng)談判策略和模型,該模型盡可能將自身信息暴露給其他談判對(duì)手,并建立了形式化模型,提出了一個(gè)基于啟發(fā)式的辯論談判策略和模型的框架,并對(duì)如何應(yīng)用啟發(fā)式算法和將其應(yīng)用到更為復(fù)雜的環(huán)境下進(jìn)行了詳細(xì)的描述。同年,Hsin Rau 等利用向后傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),提出了一種基于談判決策功能的學(xué)習(xí)模型,該模型通過收集對(duì)手提議的信息并使用建立的學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)對(duì)手的策略以及每個(gè)議題所占的權(quán)重。

2009年,Morge, M.;Mancarella.P提出了基于ABA(Assumption-Based Argumentation)框架的MC(Minimal Concession)策略,該文獻(xiàn)主要形式化了最小讓步策略,用來生成和評(píng)估辯論策略,通過利用該讓步策略,Agent可以提出其最優(yōu)的談判提議。國(guó)內(nèi),武玉英等利用貝葉斯方法對(duì)Agent的偏好進(jìn)行學(xué)習(xí)并結(jié)遺傳算法來優(yōu)化模糊規(guī)則的參數(shù),大大提高了談判效率。2009年,北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院蔣國(guó)瑞團(tuán)隊(duì)提出利用模糊數(shù)學(xué)來計(jì)算辯論力度的模型,將定性指標(biāo)進(jìn)行量化,并通過實(shí)驗(yàn)示例計(jì)算和分析對(duì)模型的合理性進(jìn)行了驗(yàn)證,該研究對(duì)量化決策問題的進(jìn)一步研究提供了知指導(dǎo)。2011年,該團(tuán)隊(duì)還提出了的基于沖突的辯論產(chǎn)生模型,定義了三種沖突類型:信息沖突,閾值沖突和總期望沖突,并針對(duì)不同沖突類型采取不同的辯論方式來解決談判僵局。

4 結(jié)語

綜上所述,基于辯論的自動(dòng)商務(wù)談判具有更強(qiáng)的靈活性,使得自動(dòng)談判更加符合實(shí)際的商務(wù)談判流程,具有廣泛的研究和應(yīng)用前景,但與基于博弈論和啟發(fā)式的自動(dòng)談判相比,在談判協(xié)議和談判策略和模型設(shè)計(jì)方面相對(duì)復(fù)雜。目前,基于辯論的自動(dòng)商務(wù)談判研究相對(duì)宏觀,缺乏細(xì)致研究,在協(xié)議設(shè)計(jì)方面,關(guān)于辯論談判的研究還較少,并沒有適當(dāng)?shù)囊?guī)則和協(xié)議為辯論功能的加入提供支持。在策略和模型方面,更多的停留在了概念模型的研究上,對(duì)根據(jù)環(huán)境和信息的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整自身談判策略的方法實(shí)現(xiàn)還缺乏研究。當(dāng)前,如何利用辯論理論和方法與理論工具解決實(shí)際商務(wù)談判中的問題是亟待解決的問題。

[1]N.R.Jennings, P.Faratin, A.R.Lomuscio,S.Parsons, C.Sierra, M.Wooldridge.Automated negotiation: prospects, methods and challenges[J].International Journal of Group Decision and Negotiation.2001,10(2).

[2]P.McBurney, S.Parsons, R.Van Eijk, and L.Amgoud.A dialoguegame protocol for agent purchase negotiations.Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems.Special Issue onArgumentation in Inter-Agent Communication, 2002.

[3]F.Sadri, F.Toni, and P.Torroni.Abductive logic programmingarchitecture for negotiating agents.In Proceedings of the 8thEuropean Conference on Logics in Artificial Intelligence (JELIA2002), Lecture Notes in Computer Science, Springer.2002, 2424.

[4]N.Oren, T.J.Norman, A.Preece: Loose lips sink ships: a heuristic for argumentation.Proceedings of the Third International Workshopon Argumentation in Multi-Agent Systems (ArgMAS 2006).2006:121 134.

[5]Morge, M.; Mancarella, P.Argumentation in Multi-Agent Systems.6th International Workshop, ArgMAS 2009.

[6]Guorui Jiang, Xiaoyu Hu, Research on the evaluation model forselection of the argument's type and content in argumentation-basednegotiation of Agent, 11th International Conference on Informaticsand Semiotics in Organisations, Beijing Univ Technol, Beijing,China,APR 11-12, 2009.

[7]張鴿,蔣國(guó)瑞,黃梯云.基于辯論的多agent商務(wù)談判產(chǎn)生機(jī)制研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究.2011(12).

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