北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院 張魯晉

20世紀90年代以來，隨著全球經(jīng)濟的高速發(fā)展，商務談判可能隨時隨地開展，同時，還需要考慮如何降低談判成本和提高談判效率，因此，電子商務作為新的商務模式應運而生，相應地，基于多Agent的商務談判方法和理論應用引起廣泛的關注。近年來，基于辯論的多Agent談判成為了自動談判領域的研究熱點之一，以下從多Agent商務談判方法、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展進行綜述。

1 多Agent商務談判方法

在多Agent自動商務談判領域，各方學者廣泛使用和認可的方法有三種：

(1)基于博弈論的自動談判是對博弈論理論的重要應用，它以博弈論為理論基礎，把談判看作一個優(yōu)化問題來設計Agent之間的談判機制，通過給定Agent對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。因其理論嚴密性，使其在談判機制的理論設計上較之其他方法有一定優(yōu)勢。但是基于博弈論的假設在實踐運用中有較大的局限性，在模型設計中只關注談判結(jié)果，而忽略了談判交互過程。在基于博弈論的談判中，假設談判者是絕對理性的，并且Agent具有完全信息和無限的計算能力，而在現(xiàn)實的談判中談判環(huán)境是具有隨機性和動態(tài)性的，同時Agent計算能力有限，所以在現(xiàn)實談判中，這一假設是不現(xiàn)實的。

(2)基于啟發(fā)式的談判是相對于最優(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特定范圍內(nèi)，通過直觀或經(jīng)驗構(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，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，并且簡單直觀，運行速度較快。基于啟發(fā)式的談判存在的缺點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計者的經(jīng)驗和技術。

(3)基于辯論的談判是在一般的自動商務談判的基礎上加入了辯論的因素，允許Agent在談判過程中交流額外信息，以此來影響談判對手的態(tài)度和知識，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、評價和選擇過程使得談判Agent影響談判對手的信念，從而減少沖突，達成協(xié)議?；谵q論的談判的研究是基于勸說心理學理論的，融合到傳統(tǒng)自動談判中形成新的談判模式，使其成為了自動談判領域研究的新熱點。

2 基于辯論的多Agent商務談判協(xié)議

目前，一些相關文獻對基于辯論的談判協(xié)議進行了分析和研究，談判協(xié)議的作用是在通信語言和領域語言的基礎上將語言的使用進行規(guī)范化。Jennings對談判協(xié)議的定義是管理談判者進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)定在特定的談判時段，哪個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，當某個Agent提議后，另外的Agent可以接受、拒絕或評價該提議，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[1]，認為談判協(xié)議涉及的問題包括以下幾個方面：

(1)允許規(guī)則：規(guī)定Agent在何時、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、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上能被采用。

使用有限狀態(tài)機方法可以表示協(xié)議，使用此方法表示結(jié)束規(guī)則時，談判協(xié)議通常被定義為一系列與最終狀態(tài)有關的鏈接。文獻[2]中協(xié)議規(guī)定了當Agent發(fā)出withdraw_dialogue(.)對話時，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計談判協(xié)議的，文獻[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系統(tǒng)中。但是，該協(xié)議并沒有對如何使用辯論進行明確規(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，此類研究也是目前比較熱門的研究方向。

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

2009年，Morge, M.；Mancarella.P提出了基于ABA(Assumption-Based Argumentation)框架的MC(Minimal Concession)策略，該文獻主要形式化了最小讓步策略，用來生成和評估辯論策略，通過利用該讓步策略，Agent可以提出其最優(yōu)的談判提議。國內(nèi)，武玉英等利用貝葉斯方法對Agent的偏好進行學習并結(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)大學經(jīng)管學院蔣國瑞團隊提出利用模糊數(shù)學來計算辯論力度的模型，將定性指標進行量化，并通過實驗示例計算和分析對模型的合理性進行了驗證，該研究對量化決策問題的進一步研究提供了知指導。2011年，該團隊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，基于辯論的自動商務談判具有更強的靈活性，使得自動談判更加符合實際的商務談判流程，具有廣泛的研究和應用前景，但與基于博弈論和啟發(fā)式的自動談判相比，在談判協(xié)議和談判策略和模型設計方面相對復雜。目前，基于辯論的自動商務談判研究相對宏觀，缺乏細致研究，在協(xié)議設計方面，關于辯論談判的研究還較少，并沒有適當?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，對根據(jù)環(huán)境和信息的變化動態(tài)調(diào)整自身談判策略的方法實現(xiàn)還缺乏研究。當前，如何利用辯論理論和方法與理論工具解決實際商務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).

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[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,蔣國瑞,黃梯云.基于辯論的多agent商務談判產(chǎn)生機制研究[J].計算機應用研究.2011(12).