基于多Agent 的多对多电子商务谈判应用的算法

陈 磊

(上海海事大学 经济管理学院，上海 201306)

一、引言

随着计算机和信息技术的飞速发展，电子商务也随之得到快速发展，网上购物已经成为人们日常生活中的重要组成部分。然而随着网上购物人数的增加，卖家与买家的谈判效率却越来越低，卖家为了面对随时来自网上顾客的咨询，不得不24 小时在计算机前等待。而且卖家在同一时间只能针对一个顾客服务，而不能同时面对多个顾客，并且双方在谈判的过程中完全由人工完成。这样极大降低了谈判效率，浪费了大量时间。

在现有的一些研究成果中都是以Agent 来代表买卖双方，并且用模糊方法对买卖双方的议题进行模糊化处理，使其量化。武玉英、吕尽轩(2009)用Agent 来代表谈判双方，采用单调让步协议作为谈判协议可以使得谈判尽快达到收敛，并且谈判过程更加接近现实情况。韩伟(2008)提出一种基于相似关系的启发式搜索算法，使买卖双方在商品属性取值上能够猜测彼此属性的权重系数，在实现各自效用的前提下，按照一定规则让步到适当效用时，在效用相同的商品中寻找出与对方上次提议最相似的商品作为首选商品。谈判规则遵从单调让步协议，如果谈判解存在，则算法能够保证有效收敛，谈判成功;如果协商过程中期望效用小于保留效用，谈判失败。李继媛、武玉英(2009)提出了基于模糊推理的适应性自动谈判系统，可以有效解决当今谈判系统主观估计对方偏好信息，忽略谈判历史，不能有效适应谈判环境变化等问题，此系统所应用的谈判策略更符合实际情况。尚维、李一军(2007)对于多方谈判提出了多方－多属性电子商务谈判支持系统，将RAIFFA 提出的买卖双方博弈的协议当作一个谈判行为单元，多个谈判行为单元组成多方讨价还价谈判协议。武玉英、李赟(2011)通过协调Agent灵活地创建和撤离新的谈判线程并在谈判过程中不断更新谈判的信念值进而支持连续谈判，满足开放和动态的谈判环境。但其没有对各个卖方进行优劣的评估，使得可选范围过大。

本文利用三角模糊多属性决策方法，降低了协商过程中决策者对方案的提出难度，能更加符合实际情况并根据不同方案的优属度进行排序。从排序中选择符合要求的方案，方案的选择可以设定一个阀值λ 表示选择方案的比例，如60%。然后在选定的方案中进行谈判，谈判的策略仍采用单调让步协议，最终选定满意方案。

二、卖方方案的评估

1. 统一需求评估属性

在具体的电子商务谈判过程中，有些属性不能直接用具体的数值表示，如质量的好坏、服务的高低等。因此各种属性没有可比性，需要分开进行比较，此时需要有一个唯一的评价准则。

鉴于此种情况，引入规范化公式，使得不同属性可以在统一的计量单位下进行比较，具有可比性。公式如下:

对于效益型指标rij= (yij－yminj)/ (ymax－yminj)

式中rij为统一后的值，yij为原属性值，ymaxi为属性指标的最大值，yminj为属性指标的最小值。

对于成本型指标rij= (ymaxj－yij)/ (ymaxj－yminj)

式中，rij为统一后的值，yij为原属性值，ymaxj为属性指标的最大值，yminj为属性指标的最小值。

2. 计算各属性的效用

计算出各属性统一后的值，将这些属性值代入到隶属函数(三角模糊数)，可计算出各个属性的隶属度。三角模糊数表示如下:

三角模糊函数图像如图1 所示:

图1 三角模糊函数图像

3. 计算总的效用值

算出各个属性的隶属程度后，还要计算出各属性总的效用值。此处用重心法求出总的效用值。计算公式如下:

式中V(x)为总效用值，C(i)为各属性元素的上下界限值，Uc(i)为隶属度，m 为隶属个数。

4. 总效用值排序

前面求出的总效用值要进行排序，从排出的序列中选择λ 的比例方案进入可选方案。排序的方法用经典的冒泡排序算法。

三、多对多协商模型

1. 谈判框架

多对多谈判是由多个买方与多个卖方根据各自的利益基本点，通过协商的形式，在满足各自效用的前提下进行的谈判。

多对多协商模型可以拆分成若干个一对一协商模型，每一个一对一协商模型又由一个总的协商Agent 控制。买卖双方的框架模型如图2 所示:

图2 买卖双方的框架模型

2. 谈判协议

买卖双方拥有2 种类型的谈判Agent，即协调Agent和子Agent。双方的子Agent 将各自的所有谈判信息，比如价格、保持期、售后、偏好信息及当前属性的最新值等信息传递到协调Agent，此时双方的协调Agent 将拥有己方所有子Agent 的全部信息，谈判就在双方的协调Agent间进行。

各方的协调Agent 相互交换数据，通过各自的谈判协议得出相应的结果，再将结果按照广播的方式传递给各自的子Agent，各自的子Agent 得到信息后做出相应的反应，再将结果上传到协调Agent，双方Agent 再相互交换数据进行谈判，直到最终得到可接度高的解。

3. 算法步骤

(1)将谈判中涉及的议题属性代入规范化公式，统一各属性值;

(2)将统一后的各属性值代入三角隶属函数，计算各属性的效用值;

(3)用重心法算出总的效用值;

(4)对算出的效用值进行排序，选出效用在前λ 的方案进入下一轮谈判;

(5)将前λ 的方案代入谈判协议。

［1］武玉英，吕尽轩. 基于模糊的电子商务谈判模型及其仿真［J］. 计算机应用与软件，2009，26(1): 181－183.

［2］韩伟. 基于模糊相似关系的自动协商系统［J］.计算机工程，2008，34(3):234 －236.

［3］李继媛，武玉英. 基于模糊推理的适应性自动谈判系统研究［J］.微计算机信息，2009，25(8):150 －153.

［4］尚维，李一军. 多方－多属性电子商务谈判支持系统研究［J］.管理学报，2007，4(3):279 －283.

［5］武玉英，李赟. 基于模糊理论的一对多自动谈判协调策略［J］.计算机工程，2011，37(12):239 －241.