基于多Agent的電子商務(wù)協(xié)商系統(tǒng)與仿真

雷莉霞,周美玲

(華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院,江西南昌330013)

隨著電子商務(wù)網(wǎng)上交易的蓬勃發(fā)展,交易中需要解決的問題也越來越多,電子商務(wù)的交易協(xié)商就是其中之一。Agent技術(shù)是一種軟件技術(shù),基于這種技術(shù)的軟件實(shí)體能夠模擬人的思維進(jìn)行自主行為,并且具有自學(xué)習(xí)的能力,從而對于多變的網(wǎng)上交易環(huán)境來說具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力[1]。因此,Agent技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用是十分廣泛的:通過將Agent技術(shù)與具體的應(yīng)用系統(tǒng)相結(jié)合,將充分發(fā)揮人工智能代理技術(shù)的自主性、靈活性、反應(yīng)性和主動(dòng)性等特性,能夠很好地完成人在電子商務(wù)交易協(xié)商過程中的任務(wù)[2]。本文給出了一個(gè)基于Agent的電子商務(wù)自動(dòng)交易系統(tǒng),圍繞著企業(yè)與用戶對商品的協(xié)商問題進(jìn)行研究,系統(tǒng)中以Agent代替交易雙方的參與人員,形成由賣方多Agent系統(tǒng)和買方多Agent系統(tǒng)組成的新營銷模式。針對交易系統(tǒng)中的協(xié)商問題設(shè)計(jì)了基于Agent的協(xié)商模型。最后,通過Swarm仿真平臺(tái)對建立的協(xié)商模型進(jìn)行了系統(tǒng)仿真,證明了采用多Agent方法對其進(jìn)行建模的可行性。

1 基于Agent的電子商務(wù)自動(dòng)交易系統(tǒng)

1.1 電子商務(wù)自動(dòng)交易系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)

整個(gè)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)如圖1所示[3,4]。

圖1 系統(tǒng)功能圖

不同的客戶機(jī)上有賣方Agent和買方Agent;還有買方管理Agent和賣方管理Agent,Web服務(wù)器上則有服務(wù)器管理員。其中買方Agent和賣方Agent都是多Agent系統(tǒng),采用分工明確的多種Agent進(jìn)行搜索、協(xié)商、交易等工作。

1.2 系統(tǒng)的工作流程

以下將從一個(gè)買方用戶的角度,描述在整個(gè)電子交易中的工作過程[5]。

(1)用戶生成一個(gè)買方多Agent系統(tǒng),向它提出自己的購買要求;

(2)根據(jù)用戶的需求,搜索Agent移動(dòng)到服務(wù)器管理員站點(diǎn),查找其上的電子目錄,得到相應(yīng)的賣方站點(diǎn)信息;

(3)搜索Agent把查找結(jié)果返回給決策Agent;

(4)決策Agent決定:有必要進(jìn)行協(xié)商的商家個(gè)數(shù)及站點(diǎn)地址,把決策結(jié)果發(fā)送給協(xié)商Agent;

(5)根據(jù)決策Agent做出的結(jié)果,協(xié)商Agent生成多個(gè)子協(xié)商Agent,把他們派送到相應(yīng)的賣方站點(diǎn)進(jìn)行協(xié)商,然后某一個(gè)子協(xié)商Agent移動(dòng)到某一個(gè)賣方站點(diǎn),開始和對方的子協(xié)商Agent進(jìn)行協(xié)商;

(6)協(xié)商Agent總結(jié)所有子協(xié)商Agent的協(xié)商結(jié)果,把成功的協(xié)商信息發(fā)送給決策Agent;

(7)決策Agent分析協(xié)商Agent發(fā)送的信息,決定交易的伙伴。把交易信息發(fā)送給交易Agent;

(8)交易Agent負(fù)責(zé)具體的交易事項(xiàng);

(9)管理Agent在整個(gè)流程中負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)與管理。

2 協(xié)商協(xié)議及協(xié)商策略

2.1 協(xié)商協(xié)議

在協(xié)商過程中,參與協(xié)商的Agent可以遵守某個(gè)協(xié)議,也可以某幾個(gè)協(xié)議綜合遵守。下面給出一個(gè)可能的協(xié)議[6]。

當(dāng)Aga確認(rèn)Agb可以提供自己需要的服務(wù)時(shí),就向其發(fā)出一個(gè)提議,請求服務(wù)。Agb可以做出3種反應(yīng):(1)拒絕,此次協(xié)商以失敗告終;(2)接受,達(dá)到了一致,協(xié)商成功;(3)反提議。如果Agb發(fā)出反提議,Aga同樣可以作出3種反應(yīng):拒絕,接受,反提議,Aga和Agb之間可能有多次交互,在交互過程中,達(dá)成一致或者是以失敗結(jié)束本次協(xié)商。

2.2 協(xié)商策略

本文采用基于時(shí)間的雙邊多議題的協(xié)商策略,它是用于生成新提議的協(xié)商時(shí)間的函數(shù)。在協(xié)商開始時(shí),Agent給出的初始提議是己方效用值最大的提議

Agent在t+1時(shí)刻生成的提議是時(shí)間的函數(shù),Aga在t+1時(shí)刻生成的提議其中生成的第 j個(gè)議題值如下

在文中的協(xié)商模型中,Agent根據(jù)時(shí)間策略函數(shù)進(jìn)行讓步。但不同的時(shí)間策略函數(shù)的讓步幅度不同,本文采用讓步幅度均勻的時(shí)間策略函數(shù)它是隨協(xié)商時(shí)間的變化均勻讓步的時(shí)間策略函數(shù)。

3 協(xié)商模型仿真與分析

3.1 Swarm

Swarm是美國圣菲研究所為幫助科學(xué)家分析復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的仿真工具。1995年圣菲研究所發(fā)布了Swarm的beta版,Swarm的建模思想是讓一系列的Agent通過獨(dú)立事件進(jìn)行交互,通過這些交互反映復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的行為[7]。該系統(tǒng)提供了仿真運(yùn)行支持環(huán)境和大量的類庫,在形式上類似于軟件開發(fā)環(huán)境,對于具體問題的建模與仿真需要研究人員進(jìn)行面向?qū)ο蟮木幊?最后編譯生成一個(gè)可獨(dú)立運(yùn)行的應(yīng)用程序,通過運(yùn)行該程序可以達(dá)到系統(tǒng)仿真的目的。

3.2 協(xié)商模型

電子商務(wù)協(xié)商模型的功能結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

根據(jù)模型的設(shè)計(jì)思想,首先應(yīng)該確定Agent的個(gè)數(shù),以及各個(gè)Agent的功能。由于電子商務(wù)自動(dòng)交易系統(tǒng)的復(fù)雜性,構(gòu)造整個(gè)系統(tǒng)比較困難,在此,我們主要通過對它的核心,也就是自動(dòng)協(xié)商系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。該仿真系統(tǒng)主要是解決買方和賣方之間的自動(dòng)協(xié)商問題[6,8]。

賣方Agent:給出初始提議,設(shè)定協(xié)商結(jié)束條件,對Agent的協(xié)商結(jié)果做決策。買方Agent:確定商品的協(xié)商議題及權(quán)重,設(shè)定協(xié)商條件,確定協(xié)商結(jié)果。買方協(xié)商Agent:對給定提議進(jìn)行評估,生成反提議,把協(xié)商結(jié)果返回給買方Agent。賣方協(xié)商Agent:對給定提議進(jìn)行評估,生成反提議,把協(xié)商結(jié)果返回給賣方Agent。雙方的協(xié)商Agent通過管理Agent與Web服務(wù)器傳遞信息,協(xié)商Agent通過給定的協(xié)商協(xié)議及協(xié)商策略反復(fù)進(jìn)行協(xié)商,直到達(dá)到結(jié)束條件結(jié)束協(xié)商。

3.3 MAS模型實(shí)現(xiàn)建立

根據(jù)上述功能結(jié)構(gòu)圖可知,用模型Swarm代替管理Agent,模擬Agent可以確定為 4類,一類是賣方Agent,一類是買方Agent,一類是賣方協(xié)商Agent,一類是買方協(xié)商Agent。在建立好每個(gè)Agent類的特征模型后,分析它們之間的體系結(jié)構(gòu),確定Agent數(shù)目:我們假定有1個(gè)買方Agent,1個(gè)賣方Agent,一個(gè)賣方協(xié)商Agent,一個(gè)買方協(xié)商Agent,這樣就構(gòu)筑了協(xié)商的多Agent模型。由于仿真程序在開始運(yùn)行時(shí)需要一個(gè)開始文件(即主文件)來啟動(dòng)觀察者Swarm,從而由觀察者Swarm來調(diào)用模型Swarm,由模型Swarm來控制仿真Agent和環(huán)境Agent的運(yùn)行狀況。所以整個(gè)系統(tǒng)的仿真模型如圖3所示[9]。

圖2 協(xié)商模型功能結(jié)構(gòu)圖

圖3 仿真模型整體結(jié)構(gòu)

Observerswarm定義了Agent信息的顯示方式,并把各個(gè)Agent的動(dòng)態(tài)信息輸出并顯示到窗口中;Model-Swarm為每個(gè)Agent設(shè)定初值,將各個(gè)Agent的行為組成行動(dòng)組,并為這個(gè)行動(dòng)組創(chuàng)建時(shí)間調(diào)度表,還為模型創(chuàng)建了可探測的人機(jī)交互界面,以方便用戶更改各個(gè)初值。另外ModelSwarm為ObserverSwarm提供各個(gè)Agent的信息;模擬Agent包括賣方Agent、買方Agent、賣方協(xié)商Agent、買方協(xié)商Agent,它們的功能在協(xié)商模型中已經(jīng)描述了,在swarm模型中,主要是對它進(jìn)行編程,也就是建立單個(gè)的模擬Agent。

3.4 結(jié)果分析

我們設(shè)置了7個(gè)參數(shù)buyerW1,buyerW2,buyerW3,sellerW1,sellerW2,sellerW3,EndTime,它們分別代表買方的商品價(jià)格屬性權(quán)重,買方交易時(shí)間屬性權(quán)重,買方質(zhì)量屬性權(quán)重,賣方價(jià)格屬性權(quán)重,賣方交易時(shí)間屬性權(quán)重,賣方質(zhì)量屬性權(quán)重,仿真結(jié)束時(shí)間。在程序中設(shè)置了雙方交易的初始值,以買方為例,初始數(shù)據(jù)為商品價(jià)格為100(元),交易時(shí)間1(天),商品質(zhì)量級別為5(代表質(zhì)量高),權(quán)重分別為界面中輸入的0.7,0.2,0.1。權(quán)重的取值取決于用戶對屬性的偏好程度,這里取商品價(jià)格的權(quán)重為0.7,占的比重最大,說明用戶認(rèn)為價(jià)格對他來說最重要。每個(gè)屬性都和屬性值一一對應(yīng),比如100元對應(yīng)的屬性值為(200-100)/100=1(假設(shè)買方價(jià)格的值域?yàn)閇100,200])。由于是單調(diào)減函數(shù),所以采用評價(jià)函數(shù)得到[10]。依次可以得到后面幾個(gè)屬性的屬性值。最后效用值就為U=1×0.7+1×0.2+1×0.1=1(剛開始的提議是己方效用最高的情況)。隨著協(xié)商的進(jìn)行,給定的協(xié)商策略決定屬性值的變化趨勢,它們的效用也相應(yīng)的變化。在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,由于價(jià)格在雙方協(xié)商中占的比重較大,所以我們顯示在協(xié)商中價(jià)格的變化趨勢,價(jià)格是隨協(xié)商時(shí)間的變化單調(diào)遞減讓步的,在協(xié)商開始階段,讓步幅度較大,然后隨著時(shí)間的變化逐漸減少讓步幅度。實(shí)驗(yàn)的最后,在協(xié)商時(shí)間內(nèi)買方和賣方最后的價(jià)格相交,也就是協(xié)商成功。

4 總結(jié)

電子商務(wù)自動(dòng)交易系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng),它對各方面的要求都很高。要完整地解釋整個(gè)系統(tǒng),不是一件容易的事情,文章通過Swarm仿真平臺(tái)對其核心部分自動(dòng)協(xié)商模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析,將來還可以進(jìn)一步擴(kuò)展該仿真框架,使得整個(gè)系統(tǒng)能夠更好的模擬真實(shí)的電子商務(wù)交易活動(dòng)。

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