论文部分内容阅读
[摘 要] 本文介绍了自动谈判的概念，详细描述了自动谈判的过程，着重探讨了Agent电子智能自动谈判技术，并阐述了自动谈判的应用前景。
[关键词] 自动谈判 Agent 人工智能 商务公司
一、引言
随着信息技术和通信技术的发展，电子商务(Electronic Commerce，EC)已经成为未来信息社会商务活动的主要形式，它作为一种崭新的商务活动形式，正在改变着人们的生活，改变着传统的商务活动。最初的电子商务只是在互联网上建立一个网站，把互联网作为一个发布信息的窗口，这个网站仅仅用于访问。现在，商务活动的许多环节都已电子化，如采购、销售、支付等，但谈判仍然要人工进行。电子商务网站仅能提供静态的电子目录，商品和服务的价格等条款通常都是事先设定的，不允许修改或不提供协商的方式。随着电子商务的发展与全球化，企业间的交易将占主导地位，企业面对的是全球众多的商务合作对象，商务谈判也将愈加频繁。如何实现整个交易过程的电子化，实现对异地远程商务谈判的智能化、自动化与决策支持，已成为完善电子商务功能、推动电子商务发展所迫切需要解决的问题。
二、电子智能自动谈判的概念
目前，支持网上谈判的应用系统主要涉及谈判支持系统(Negotiation Support Systems，NSS)、拍卖(Auction)系统和自动谈判(Automated Negotiation，ANS)系统。NSS同自动谈判系统的主要区别在于:NSS是提供各种建模能力、群体分析技术等方法辅助支持谈判人谈判的计算机软件，主要目的提高谈判效果、促使谈判成功;而自动谈判系统(ANS)是采用谈判软件Agent(Negotiating Software Agent，NSA)部分或完全代替人同其他谈判方(Agent或人)谈判，主要目的是提高谈判效率、降低成本;拍卖系统可以看作是一种简单的自动谈判系统。
近几年，国外对电子商务环境下自动谈判系统的研究十分重视。麻省理工学院采用协商理论研究自动谈判系统；加州大学伯克利分校的Fisher研究中心的OFFOR项目对面向电子市场的自动谈判系统进行了研究；斯坦福的KBEM(Knowledge Based Electronic Market)项目，研究电子市场环境下，采用基于知识的技术，自动化处理供应商和销售商之间的谈判与协作；伦敦大学的ADEPT项目对自动谈判机理进行了研究；惠普Brist0l实验室对自动谈判系统也非常重视。综合国外对自动谈判系统这些研究，主要涉及两个方面的内容，即：谈判协议(Negotiation Protocols)和谈判策略(Negotiation Strategies)。
自动谈判系统Agent（以下简称Agent）是一个崭新的技术领域，虽然发展时间比较短，但是已经受到了极大的重视。跨平台面向对象语言Java的出现，将进一步促进了移动Agent技术的研究与发展。当前已有许多Agent开发系统，其中包括IBM公司开发的Aglet系统、辛辛那提大学的JAFMAS、General Magic公司开发的Odyssey系统、澳大利亚人工智能研究所的dMARS、Mitsubishi公司开发的Concordia系统、ObjectSpace公司开发的Voyager、Dartmout大学开发的Agent TCL系统,以及斯坦福大学研制的JATLite等等。
电子商务为买卖双方在互联网上进行有效和高效的交易活动提供了一个新的通道和交易模式。Agent技术引入到电子商务中使得网上交易实现了自动化、智能化和个性化 。谈判作为交易的中间环节，是决定交易是否成功，是否能够同时达到买卖双方要求水准的关键所在。
自动谈判指的是一组自治Agent 为了某个或某些与利益相关的议题相互进行协调达到一致的过程。从自动谈判提出到现在，经历了谈判议题有单一到多个、参与谈判方有单边到双边到多边、谈判流程有一次叫价到多次轮回到重复谈判的过程。
智能Agent是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设计目的，它能在该环境下灵活地、自主地活动，并能推理解释感知信息，求解问题和决定操作。在电子商务中，智能Agent可以理解为一套辅助人和充当他们代理的软件，人们可以借助于智能Agent进行网上交易等许多功能操作。智能Agent的主要特征有以下4点：
自治性:主要是指智能Agent的自主和协调工作能力，从事行为的自动化程度，即操作行为可以一定程度的离开人或代理程序的干预。
智能性:智能性是指推理和学习能力，它描述了智能Agent接受并理解用户指令，代表用户完成任务的能力。
主动性:主要指智能Agent的行为应该是主动的或者说是自发的。
分布性:指智能Agent在网络之间的迁移能力，操作任务可从一台计算机运行到网络中其他计算机上。
多Agent系统(MAS)是分布式人工智能的一个重要研究领域，MAS中每个Agent具有自治性，可以控制自己的内部意识态度(信念、愿望、意图、目标、承诺等)，也可以控制行动并作用于周围环境，达到自己的目标。协商是MAS实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节，是建立在Agent通信语言之上的一种Agent交互机制，通过协商对某些问题达成一致意见。另外，在属于电子商务领域的消费者购买行为(CBB)模式中，协商是其中的一个重要阶段，通过采用市场机制手段，将有限的资源进行公平分配。在电子商务中实现自动协商是困难的。目前主要是一些采用简单的协商协议实现的系统，如网上拍卖系统。多Agent系统中的协商、协作问题受到越来越多学者的重视，学者们从经济学、社会心理学等不同的领域进行研究。目前已有多种协商的理论、方法,主要是基于对策论和基于劝说的协商，但都不完善。
移动Agent(Mobile Agent，MA)，最初是General Magic公司提出的。它能在异构网络中自主地在网络上从一台主机移动到另一台主机，并可与其他Agent作资源交互的程序，它是Agent技术与分布式计算技术结合的产物。移动Agent具有响应性、自主性和主动性。
移动Agent的主要优点如下：
降低网络负载，节省带宽，克服网络延迟；
包装不同协议，异步和自主执行功能；
有推理和学习的能力，动态适应环境；
自然的异构性；
健壮性和容错性。
三、智能自动谈判的过程
谈判的本质是解决冲突，满足谈判方的需求、偏好及目标。所谓权衡就是谈判一方为达成协议而在某些议题上作出牺牲，以换取另一方在其他议题上的回报。谈判的主要特点是谈判方必须在各种因素之间进行权衡，而不是简单地、一味地追求效用最大。应当是“双赢”的结局。当确定谈判变量取值确实不能满足时，除了可以降低相应指标的标准以外，还应该考虑以下几种权衡策略：
是否可以对谈判的目标进行放松；
是否可以对谈判的偏好进行放松；
是否可以对谈判的需求进行放松；
是否可以考虑其他的谈判方案；
是否可以替换原来的谈判策略。
谈判过程是一个不断寻找折衷解的过程。基于权衡的思想，给出供应商Seller与采购商Buyer之间的谈判过程，如下所示：
(1)Buyer按照自己需求条件权重由大到小的顺序依次提出约束条件提交给Seller；
(2)Seller根据Buyer提出的约束条件寻找谈判解，若有解，选择己方利益最大的解提交给Buyer，否则转过程(5)；
(3)Buyer按照自己需求条件权重由大到小的顺序检查Seller提交的谈判解是否满足己方约束条件，若满足，转过程(4),否则转过程(1);
(4)计算谈判解接受度大小，若接受度不小于给定阈值，则提交满意的谈判解，转过程(7)，否则要求Seller重新寻找谈判解，转过程(2)；
(5)Seller要求Buyer放松约束条件；
(6)若约束放松阈值不小于给定阈值，Buyer选择权重最小的约束放松，并将放松后的约束条件提交给Seller，转过程(2)，否则转过程(7)；
(7)谈判结束。
协商协议是双方Agent在协商开始前，必须首先达成一致的规则。协议对参与协商的Agent给出约束条件、规定协商状态(开始、结束等)及引起协商状态改变的有效事件。下面给出一个5阶段协商协议，作为指导Agent进行协商交互的一般框架。
协商过程限定在协商时间 T 范围内，若超时则协商失败。
请求阶段，一方Agent发出协商请求，另一方Agent响应请求。
选择阶段，Agent选择将要协商的其他方Agent。
协商阶段，双方交互发出提议，直到达成一致或协商失败。
反馈阶段,双方Agent将协商结果反馈给委托方(用户)。
结束阶段,用户最终决定同意或拒绝协商结果,结束协商。
多问题自治协商是指在协商过程中协商内容涉及多个问题，并且进行同时处理。多问题自治协商的研究是比较复杂和富有挑战性的，它相对单问题协商而言，具有以下的特点：
首先,多问题自治协商中,参加协商的一般为两方:买方和卖方。
其次,多问题自治协商中,协商内容至少为两个，协商双方在各个问题各有偏好。在单问题协商中,一般采用效用函数来进行判断。而在多问题自治协商中,偏好的判断就会耗费大量的时间，甚至有时候是难以处理的,这时协商的依据不仅仅是简单效用函数。
再次,多问题自治协商中，双方协商的前提是希望“双赢”。在单问题协商中，由于协商双方只关注一个因素，因此协商结果往往是以输赢来论断的。多问题自治协商中，结果应该是帕累托最优(Pareto—optima1)。要满足这个条件，就需要牺牲协商中某方的效益，而保证协商结果的整体利益。
最后,多问题自治协商中，协商结果是多维的，这使得协商策略的设计更为复杂。比如:如果每一轮协商方准备让步,但由于协商范围是多维的，因此得首先决定在哪一维或哪几维的组合进行让步。
四、自动谈判的应用
博弈理论作为交易双方构建的磋商模型，交易双方都可以为了获取最大化交易净收益进行磋商，最终达到“双赢”的目的。我们可以利用智能Agent技术构造电子商务的虚拟磋商室。卖方Agent按照卖方设计的报价模型提供有关需求、偏好、目的的信息，买方Agent根据买方设计的询价模型搜寻能够满足自己需求、偏好、目的的电子商务网站进行磋商，双方最终在可接受区域成交。目前，自动谈判还不能完全代替人工谈判。在最佳应用情况下，可以先应用自动谈判初选出比较有希望的几个商务合作伙伴，从大批的海量信息中过滤掉不合适的选择。然后再进行进一步的人工接触、洽谈。
五、结束语
电子商务作为21世纪信息时代经济活动全新的技术手段和方法，已成为Internet最广阔的应用领域。电子商务正处在不断地发展和完善过程之中，将会不断在概念、技术和实践等方面有所创新和突破。本文通过对商务公司的电子智能自动谈判技术的分析，指出自动谈判系统的研究适应了电子商务发展的需要，推动了电子商务向高级阶段的发展。实现交易前、交易中、交易后完全实现电子化，将是今后电子商务谈判系统研究的重要方向。由于自动谈判系统本质上是计算机系统与复杂问题分析方法的有机结合体，需要在实际的问题中进一步应用、检验和完善。目前自动谈判还不能完全代替人工谈判，但在较好的应用情况下已经可以节约大量的人力财力，使商业公司从海量的候选信息中挑选出较有希望的合作商，然后再进行人工洽谈。因此应深入研究与语言无关的通用的智能Agent技术，开发出能够充分适应我国用户需求的智能Agent系统。以便在全球经济一体化的激烈竞争中抢占制高点。
参考文献:
[l]Guttman R H，Moukas A G，Pattie M ．Agent．mediatedElectronic Commerce：A Survey Knowledge Engineering Review，1998，13(2):147
[2]Chen S M．Fuzzy Group Decision Making for Evaluating the Rate of Aggregative Risk in Software Development[J]．Fuzzy Sets and Systems,2001,118(1):75～88
[3]Deng R J．Intelligent agents for supporting construction procurement negotiation[J]．Expert Systems with Applications，2004，27(1):107～ll9
[4] Vancza J，Markus A．An agent model for incentive based production scheduling[J]．Computers in Industry，2000，43
[5] BrennerW．Intelligent software agents[J].IEEE Intelligent Systems，2003,18(6):12～14
[6]黄京华 马 晖 赵纯均:面向电子商务的基本遗传算法的Agent谈判模型[J].管理科学学报,2002,5(6):17～23
[7]张光前 邓贵仕 李朝晖:基于事例推理的技术及其应用前景[J].计算机工程与应用，2002,2O:52～55
[8]张云勇 刘锦德:移动Agent及其应用[M]．北京:清华大学出版社,2003．(2)
[关键词] 自动谈判 Agent 人工智能 商务公司
一、引言
随着信息技术和通信技术的发展，电子商务(Electronic Commerce，EC)已经成为未来信息社会商务活动的主要形式，它作为一种崭新的商务活动形式，正在改变着人们的生活，改变着传统的商务活动。最初的电子商务只是在互联网上建立一个网站，把互联网作为一个发布信息的窗口，这个网站仅仅用于访问。现在，商务活动的许多环节都已电子化，如采购、销售、支付等，但谈判仍然要人工进行。电子商务网站仅能提供静态的电子目录，商品和服务的价格等条款通常都是事先设定的，不允许修改或不提供协商的方式。随着电子商务的发展与全球化，企业间的交易将占主导地位，企业面对的是全球众多的商务合作对象，商务谈判也将愈加频繁。如何实现整个交易过程的电子化，实现对异地远程商务谈判的智能化、自动化与决策支持，已成为完善电子商务功能、推动电子商务发展所迫切需要解决的问题。
二、电子智能自动谈判的概念
目前，支持网上谈判的应用系统主要涉及谈判支持系统(Negotiation Support Systems，NSS)、拍卖(Auction)系统和自动谈判(Automated Negotiation，ANS)系统。NSS同自动谈判系统的主要区别在于:NSS是提供各种建模能力、群体分析技术等方法辅助支持谈判人谈判的计算机软件，主要目的提高谈判效果、促使谈判成功;而自动谈判系统(ANS)是采用谈判软件Agent(Negotiating Software Agent，NSA)部分或完全代替人同其他谈判方(Agent或人)谈判，主要目的是提高谈判效率、降低成本;拍卖系统可以看作是一种简单的自动谈判系统。
近几年，国外对电子商务环境下自动谈判系统的研究十分重视。麻省理工学院采用协商理论研究自动谈判系统；加州大学伯克利分校的Fisher研究中心的OFFOR项目对面向电子市场的自动谈判系统进行了研究；斯坦福的KBEM(Knowledge Based Electronic Market)项目，研究电子市场环境下，采用基于知识的技术，自动化处理供应商和销售商之间的谈判与协作；伦敦大学的ADEPT项目对自动谈判机理进行了研究；惠普Brist0l实验室对自动谈判系统也非常重视。综合国外对自动谈判系统这些研究，主要涉及两个方面的内容，即：谈判协议(Negotiation Protocols)和谈判策略(Negotiation Strategies)。
自动谈判系统Agent（以下简称Agent）是一个崭新的技术领域，虽然发展时间比较短，但是已经受到了极大的重视。跨平台面向对象语言Java的出现，将进一步促进了移动Agent技术的研究与发展。当前已有许多Agent开发系统，其中包括IBM公司开发的Aglet系统、辛辛那提大学的JAFMAS、General Magic公司开发的Odyssey系统、澳大利亚人工智能研究所的dMARS、Mitsubishi公司开发的Concordia系统、ObjectSpace公司开发的Voyager、Dartmout大学开发的Agent TCL系统,以及斯坦福大学研制的JATLite等等。
电子商务为买卖双方在互联网上进行有效和高效的交易活动提供了一个新的通道和交易模式。Agent技术引入到电子商务中使得网上交易实现了自动化、智能化和个性化 。谈判作为交易的中间环节，是决定交易是否成功，是否能够同时达到买卖双方要求水准的关键所在。
自动谈判指的是一组自治Agent 为了某个或某些与利益相关的议题相互进行协调达到一致的过程。从自动谈判提出到现在，经历了谈判议题有单一到多个、参与谈判方有单边到双边到多边、谈判流程有一次叫价到多次轮回到重复谈判的过程。
智能Agent是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设计目的，它能在该环境下灵活地、自主地活动，并能推理解释感知信息，求解问题和决定操作。在电子商务中，智能Agent可以理解为一套辅助人和充当他们代理的软件，人们可以借助于智能Agent进行网上交易等许多功能操作。智能Agent的主要特征有以下4点：
自治性:主要是指智能Agent的自主和协调工作能力，从事行为的自动化程度，即操作行为可以一定程度的离开人或代理程序的干预。
智能性:智能性是指推理和学习能力，它描述了智能Agent接受并理解用户指令，代表用户完成任务的能力。
主动性:主要指智能Agent的行为应该是主动的或者说是自发的。
分布性:指智能Agent在网络之间的迁移能力，操作任务可从一台计算机运行到网络中其他计算机上。
多Agent系统(MAS)是分布式人工智能的一个重要研究领域，MAS中每个Agent具有自治性，可以控制自己的内部意识态度(信念、愿望、意图、目标、承诺等)，也可以控制行动并作用于周围环境，达到自己的目标。协商是MAS实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节，是建立在Agent通信语言之上的一种Agent交互机制，通过协商对某些问题达成一致意见。另外，在属于电子商务领域的消费者购买行为(CBB)模式中，协商是其中的一个重要阶段，通过采用市场机制手段，将有限的资源进行公平分配。在电子商务中实现自动协商是困难的。目前主要是一些采用简单的协商协议实现的系统，如网上拍卖系统。多Agent系统中的协商、协作问题受到越来越多学者的重视，学者们从经济学、社会心理学等不同的领域进行研究。目前已有多种协商的理论、方法,主要是基于对策论和基于劝说的协商，但都不完善。
移动Agent(Mobile Agent，MA)，最初是General Magic公司提出的。它能在异构网络中自主地在网络上从一台主机移动到另一台主机，并可与其他Agent作资源交互的程序，它是Agent技术与分布式计算技术结合的产物。移动Agent具有响应性、自主性和主动性。
移动Agent的主要优点如下：
降低网络负载，节省带宽，克服网络延迟；
包装不同协议，异步和自主执行功能；
有推理和学习的能力，动态适应环境；
自然的异构性；
健壮性和容错性。
三、智能自动谈判的过程
谈判的本质是解决冲突，满足谈判方的需求、偏好及目标。所谓权衡就是谈判一方为达成协议而在某些议题上作出牺牲，以换取另一方在其他议题上的回报。谈判的主要特点是谈判方必须在各种因素之间进行权衡，而不是简单地、一味地追求效用最大。应当是“双赢”的结局。当确定谈判变量取值确实不能满足时，除了可以降低相应指标的标准以外，还应该考虑以下几种权衡策略：
是否可以对谈判的目标进行放松；
是否可以对谈判的偏好进行放松；
是否可以对谈判的需求进行放松；
是否可以考虑其他的谈判方案；
是否可以替换原来的谈判策略。
谈判过程是一个不断寻找折衷解的过程。基于权衡的思想，给出供应商Seller与采购商Buyer之间的谈判过程，如下所示：
(1)Buyer按照自己需求条件权重由大到小的顺序依次提出约束条件提交给Seller；
(2)Seller根据Buyer提出的约束条件寻找谈判解，若有解，选择己方利益最大的解提交给Buyer，否则转过程(5)；
(3)Buyer按照自己需求条件权重由大到小的顺序检查Seller提交的谈判解是否满足己方约束条件，若满足，转过程(4),否则转过程(1);
(4)计算谈判解接受度大小，若接受度不小于给定阈值，则提交满意的谈判解，转过程(7)，否则要求Seller重新寻找谈判解，转过程(2)；
(5)Seller要求Buyer放松约束条件；
(6)若约束放松阈值不小于给定阈值，Buyer选择权重最小的约束放松，并将放松后的约束条件提交给Seller，转过程(2)，否则转过程(7)；
(7)谈判结束。
协商协议是双方Agent在协商开始前，必须首先达成一致的规则。协议对参与协商的Agent给出约束条件、规定协商状态(开始、结束等)及引起协商状态改变的有效事件。下面给出一个5阶段协商协议，作为指导Agent进行协商交互的一般框架。
协商过程限定在协商时间 T 范围内，若超时则协商失败。
请求阶段，一方Agent发出协商请求，另一方Agent响应请求。
选择阶段，Agent选择将要协商的其他方Agent。
协商阶段，双方交互发出提议，直到达成一致或协商失败。
反馈阶段,双方Agent将协商结果反馈给委托方(用户)。
结束阶段,用户最终决定同意或拒绝协商结果,结束协商。
多问题自治协商是指在协商过程中协商内容涉及多个问题，并且进行同时处理。多问题自治协商的研究是比较复杂和富有挑战性的，它相对单问题协商而言，具有以下的特点：
首先,多问题自治协商中,参加协商的一般为两方:买方和卖方。
其次,多问题自治协商中,协商内容至少为两个，协商双方在各个问题各有偏好。在单问题协商中,一般采用效用函数来进行判断。而在多问题自治协商中,偏好的判断就会耗费大量的时间，甚至有时候是难以处理的,这时协商的依据不仅仅是简单效用函数。
再次,多问题自治协商中，双方协商的前提是希望“双赢”。在单问题协商中，由于协商双方只关注一个因素，因此协商结果往往是以输赢来论断的。多问题自治协商中，结果应该是帕累托最优(Pareto—optima1)。要满足这个条件，就需要牺牲协商中某方的效益，而保证协商结果的整体利益。
最后,多问题自治协商中，协商结果是多维的，这使得协商策略的设计更为复杂。比如:如果每一轮协商方准备让步,但由于协商范围是多维的，因此得首先决定在哪一维或哪几维的组合进行让步。
四、自动谈判的应用
博弈理论作为交易双方构建的磋商模型，交易双方都可以为了获取最大化交易净收益进行磋商，最终达到“双赢”的目的。我们可以利用智能Agent技术构造电子商务的虚拟磋商室。卖方Agent按照卖方设计的报价模型提供有关需求、偏好、目的的信息，买方Agent根据买方设计的询价模型搜寻能够满足自己需求、偏好、目的的电子商务网站进行磋商，双方最终在可接受区域成交。目前，自动谈判还不能完全代替人工谈判。在最佳应用情况下，可以先应用自动谈判初选出比较有希望的几个商务合作伙伴，从大批的海量信息中过滤掉不合适的选择。然后再进行进一步的人工接触、洽谈。
五、结束语
电子商务作为21世纪信息时代经济活动全新的技术手段和方法，已成为Internet最广阔的应用领域。电子商务正处在不断地发展和完善过程之中，将会不断在概念、技术和实践等方面有所创新和突破。本文通过对商务公司的电子智能自动谈判技术的分析，指出自动谈判系统的研究适应了电子商务发展的需要，推动了电子商务向高级阶段的发展。实现交易前、交易中、交易后完全实现电子化，将是今后电子商务谈判系统研究的重要方向。由于自动谈判系统本质上是计算机系统与复杂问题分析方法的有机结合体，需要在实际的问题中进一步应用、检验和完善。目前自动谈判还不能完全代替人工谈判，但在较好的应用情况下已经可以节约大量的人力财力，使商业公司从海量的候选信息中挑选出较有希望的合作商，然后再进行人工洽谈。因此应深入研究与语言无关的通用的智能Agent技术，开发出能够充分适应我国用户需求的智能Agent系统。以便在全球经济一体化的激烈竞争中抢占制高点。
参考文献:
[l]Guttman R H，Moukas A G，Pattie M ．Agent．mediatedElectronic Commerce：A Survey Knowledge Engineering Review，1998，13(2):147
[2]Chen S M．Fuzzy Group Decision Making for Evaluating the Rate of Aggregative Risk in Software Development[J]．Fuzzy Sets and Systems,2001,118(1):75～88
[3]Deng R J．Intelligent agents for supporting construction procurement negotiation[J]．Expert Systems with Applications，2004，27(1):107～ll9
[4] Vancza J，Markus A．An agent model for incentive based production scheduling[J]．Computers in Industry，2000，43
[5] BrennerW．Intelligent software agents[J].IEEE Intelligent Systems，2003,18(6):12～14
[6]黄京华 马 晖 赵纯均:面向电子商务的基本遗传算法的Agent谈判模型[J].管理科学学报,2002,5(6):17～23
[7]张光前 邓贵仕 李朝晖:基于事例推理的技术及其应用前景[J].计算机工程与应用，2002,2O:52～55
[8]张云勇 刘锦德:移动Agent及其应用[M]．北京:清华大学出版社,2003．(2)