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基于关联议题并发谈判的遗传算法研究

作　者: 朱春喜
导　师: 甘早斌
学　校: 华中科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 并发谈判关联议题遗传算法动态权重事例推理方法移动平均法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在电子商务的智能谈判领域,研究工作从最简单的双边单议题问题发展到复杂的多边多议题协商。谈判模型的实现机制各不相同,涵盖了较多的技术方法,诸如网格技术、并发方法、模糊逻辑控制方法、事例推理技术、博弈方法、遗传算法等。针对多边多议题谈判,已有的研究工作取得了一定的成果,但也存在一些缺陷。大多数的研究工作未对议题之间关联性进行考察,而且限定谈判活动中议题的权重是固定的、权重初值是一次性指定的。与现实中的谈判行为作对比发现,谈判双方所提出的议题之间通常存在一定的相关性,而且谈判活动持续过程中议题的权重会发生一定的波动。所以,现有谈判模型的这些制约条件缩小了其应用范围。基于此,给出了一种新的多边多议题谈判算法——关联议题遗传算法。它不仅考察了议题的关联性问题,而且把权重动态变化因素融入其中。通过议题分组的方法得到组内相关、组间独立的格局;利用事例推理从历史交易中寻找最佳匹配案例,获取组权重变更的依据。在算法设计的基础上,构建了并发谈判的模型。模型中采用事例推理技术与移动平均法分析历史数据,寻找用户对议题权重的历史推荐值。然后由权重决策函数对用户的当前设定值和历史推荐值进行选择,得到最终的有效权重。通过给定的度量规则从议题权重过渡到组权重。同时,设计了根据议题效用计算组效用的方法。通过对算法的实验测试以及对模型的系统仿真,验证了设计的合理性、可行性。它不仅简化了用户对次要议题的处理,方便用户更好地使用谈判系统,而且可以依照用户要求提供除最优解之外的更多谈判信息,从而更有利于辅助用户决策。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1 绪论  9-20
  1.1 课题的研究背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究概况  10-17
  1.3 论文的研究内容  17-18
  1.4 论文的组织结构  18-20
2 多边谈判中议题相关性及权重效用度量  20-29
  2.1 议题分组机制  20-23
  2.2 议题组权重度量  23-26
  2.3 组效用度量规则  26-28
  2.4 本章小结  28-29
3 基于关联议题并发谈判的遗传算法  29-44
  3.1 谈判问题转化  29-32
  3.2 模型描述  32-35
  3.3 RIGA 算法  35-42
  3.4 本章小结  42-44
4 RIGA 实验测试及结果分析  44-50
  4.1 理论分析  44
  4.2 实验环境及参数设置  44-47
  4.3 实验结果对比及有效性分析  47-49
  4.4 本章小结  49-50
5 RIGA 并发模型的仿真应用  50-57
  5.1 应用条件  50
  5.2 系统架构  50-51
  5.3 系统设计  51-55
  5.4 其他说明  55-56
  5.5 本章小结  56-57
6 总结和展望  57-59
  6.1 本文主要研究成果  57-58
  6.2 下一步研究工作展望  58-59
致谢  59-60
参考文献  60-66
附录Ⅰ 攻读硕士学位期间发表论文目录  66-67
附录Ⅱ 攻读硕士期间参与的科研工作  67

基于关联议题并发谈判的遗传算法研究

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