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基于BDI的双边多属性学习与微小让步区间策略自动谈判研究

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在基于Agent的自动谈判中,谈判策略的选择非常关键,学习对手的策略在单属性谈判中可以提高谈判的效率和效果.本文将学习对手的策略应用到多属性谈判中,结果显示其并不能总是提高谈判的效率和效果.同时本文提出了基于对手的微小让步区间策略,实验证明此策略可以在自身做出微小让步的同时,给对手很多的选择,最终达到双赢的局面.此研究表明在多属性谈判中可以有双赢的机会,从而促进多属性自动谈判更加成熟,进而促进电子商务不断发展.多属性自动谈判的研究可以加速电子商务的发展，谈判策略的研究也很重要。本文首先将在单属性中运用良好的学习对手的策略应用在多属性中，发现在多属性中学习对手的策略难以达到预期效果，原因在于多属性中不知道对手对每个属性的权重。同时本文提出了基于对手的微小区间让步策略，实验证明此策略在一定程度上可以在自身作出很少让步的同时，给对手充分的选择空间，从而增加谈判的成功率，更快地达到双赢的局面。未来可以在此让步策略的基础上加入贝叶斯分析，预测对手对每个属性的权重，更加准确地作出让步。

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来源
《第十二届全国青年管理科学与系统科学学术会议》|2013年|271-279|共9页
会议地点厦门
作者
Chen Chongping; 陈崇萍; Cao Mukun;
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作者单位

国家自然科学基金委员会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电子贸易、网上贸易;
关键词
电子商务; 自动谈判; 学习策略; 微小让步区间策略;

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