基于改进GA的面向Agent多议题自动谈判研究

发布时间：2017-04-16 08:25

  本文关键词：基于改进GA的面向Agent多议题自动谈判研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济和社会的飞速发展,各经济实体间的关系日趋紧密和复杂,如何有效地保障利益分配合理化和解决合作与交往中的矛盾冲突已成为社会各方关注的焦点。谈判作为优化分配和缓解矛盾冲突的有效手段,已经成为经济活动中不可缺少的组成部分。为了提高谈判效率和最大可能地保证谈判的公平性、合理性,自动谈判技术自世纪90年代中期以后出现以来得到了国内外众多学者的追捧,由于应用的理论和采用的技术的差别,使自动谈判技术的研究分为了谈判规则研究、决策模型研究和自动谈判实现技术研究等众多方向,但研究活动普遍存在着集中于相对简单的谈判形式和大都处于试验和理论研究阶段等不足,缺乏商业应用性,这严重影响了自动谈判技术的应用和推广进程。 本文在充分参考了国内外相关研究成果的基础上,针对经济活动谈判的具体特点,构建了基于改进遗传算法的面向Agent多议题自动谈判系统模型,并运用计算机技术对模型进行了实现,这将为自动谈判技术的进一步应用和推广打下良好的基础。 本文的主要工作包括: (1)完善了自动谈判的逻辑推理和效用决策理论; 在自动谈判技术中,提高各自动谈判方的逻辑推理和合理决策能力,是提高谈判效率和保障谈判活动公平合理的有效途径,本文将逻辑推理理论和多属性效用决策理论与Agent技术有效结合,极大地改善了谈判的效果。 (2)对遗传算法进行了改进 本文在充分借鉴国内外相关遗传算法改进和应用成果的基础上,提出了应用Claude Elwood Shannon的熵理论对遗传算法进行了改进,根据相关文献论述,算法的收敛速度和稳定性都得到了提高。 (3)对面向Agent的多议题自动谈判系统进行了实现 本文设计了面向Agent多议题自动谈判系统的相关图例,其中包括类图、顺序图和协作图等,并应用Java技术中的JADE技术对系统进行了实现。 (4)结合商务谈判具体问题对自动谈判系统进行了仿真实验,对系统的 合理性和实用性进行了验证。 该论文有图20幅,表2个,参考文献85篇。
【关键词】：多议题自动谈判 面向Agent 改进遗传算法 信息熵 JADE
【学位授予单位】：黑龙江科技学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：C931.9;F715.4
【目录】：

• 致谢6-7
• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 1 绪论12-21
• 1.1 研究背景及意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意义14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16-19
• 1.3 本文的研究内容19-20
• 1.4 本章小结20-21
• 2 相关理论技术分析21-35
• 2.1 多议题自动谈判系统机理分析21-24
• 2.1.1 自动谈判系统研究的原理及研究中存在的问题21-22
• 2.1.2 多议题自动谈判系统的基础理论分析22-24
• 2.2 面向 Agent 技术相关理论分析24-27
• 2.2.1 Agent 的定义25
• 2.2.2 Agent 技术的应用25-26
• 2.2.3 面向Agent 技术分析26-27
• 2.3 遗传算法相关理论分析27-34
• 2.3.1 遗传算法概述27-30
• 2.3.2 遗传算法的研究与应用30-32
• 2.3.3 改进遗传算法研究概述32-34
• 2.4 本章小结34-35
• 3 基于改进 GA 的面向 Agent 多议题自动谈判系统构建35-47
• 3.1 面向 Agent 多议题自动谈判系统的系统分析35-38
• 3.1.1 面向Agent 多议题自动谈判的条件假设35
• 3.1.2 谈判中议题集的定义35-36
• 3.1.3 谈判中Agent 的定义36-38
• 3.2 面向 Agent 多议题自动谈判系统的系统设计38-45
• 3.2.1 面向Agent 多议题自动谈判协议设计38-39
• 3.2.2 面向Agent 多议题自动谈判谈判策略的选择39-41
• 3.2.3 面向Agent 多议题自动谈判系统处理流程设计41-42
• 3.2.4 面向Agent 多议题自动谈判系统的功能结构设计42-43
• 3.2.5 系统Agent 设计43
• 3.2.6 系统时序图与协作图设计43-45
• 3.3 本章小结45-47
• 4 基于改进 GA 的面向 Agent 多议题自动谈判系统的实现与仿真47-59
• 4.1 JADE 技术概述47-49
• 4.1.1 JADE 的框架结构47-48
• 4.1.2 JADE 特点48-49
• 4.2 基于改进 GA 的面向 Agent 多议题自动谈判系统的实现49-53
• 4.2.1 MediatorAgent 实现49-50
• 4.2.3 Seller/BuyerAgent 实现50-52
• 4.2.4 遗传算法改进的实现52-53
• 4.3 基于改进 GA 的面向 Agent 多议题自动谈判系统仿真实验53-57
• 4.3.1 仿真实例背景描述53
• 4.3.2 实例中Seller/Buyer Agent 相关参数设置53-54
• 4.3.3 评价模型定义54-55
• 4.3.4 GA 的编码及相关参数设置55
• 4.3.5 系统仿真结果及评析55-57
• 4.4 本章小结57-59
• 5 结论与展望59-61
• 参考文献61-67
• 作者简历67-69
• 学位论文数据集69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 叶在福,单渊达;基于多种群遗传算法的输电系统扩展规划[J];电力系统自动化;2000年05期

2 赵改善;求解非线性最优化问题的遗传算法[J];地球物理学进展;1992年01期

3 张良杰,毛志宏,李衍达;遗传算法中突变算子的数学分析及改进策略[J];电子科学学刊;1996年06期

4 伍京华;蒋国瑞;孙华梅;黄梯云;;基于Agent的辩论谈判过程建模与系统实现[J];管理工程学报;2008年03期

5 李海晨;冯玉强;;面向Agent的供应链谈判模型研究[J];哈尔滨工业大学学报;2007年08期

6 汪定伟;王庆;宫俊;万福才;;双边多轮价格谈判过程的建模与分析[J];管理科学学报;2007年01期

7 刘勇,蒲树祯,程代杰,曹泽翰;BDI模型信念特性研究[J];计算机研究与发展;2005年01期

8 杨佩;高阳;陈兆乾;;一种劝说式多Agent多议题协商方法[J];计算机研究与发展;2006年07期

9 牛晓太,王洋,邓其军;一种基于GA的自动谈判问题解决方案[J];计算机工程与应用;2005年24期

10 汪勇;熊前兴;;基于Agent的多问题并行遗传谈判模型[J];计算机工程与应用;2006年24期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 龚思雁;基于Multi-Agent的自动谈判研究[D];武汉大学;2005年

  本文关键词：基于改进GA的面向Agent多议题自动谈判研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：310428