文件名称：使用效用图对复杂的多问题协商进行建模-研究论文
文件大小：143KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 11:11:26
Automated bargaining negotiation
在基于代理的电子商务系统中，自动双边协商是一种重要的交互类型； 它允许卖方和客户以迭代方式和双边方式确定贸易的条款和内容。 因此，交易可能是高度定制的（特别是对于复杂的商品或服务）并且高度适应不断变化的环境。 此外，通过自动化协商过程，可能耗时的过程被委托给代表其所有者进行实际协商的自主软件代理。 在本文中，我们考虑卖方代理与客户就从一组商品或服务中选择一个子集进行双边谈判的问题，即。 捆绑包，以及该捆绑包的价格。 本文中开发的技术试图通过在谈判期间寻找互惠互利的替代捆绑来从所谓的双赢机会中受益。 为了促进双赢机会的搜索，所开发的技术依赖于对手偏好的持续更新模型。 多篇关于多智能体谈判的论文已经专注于通过对手建模寻找双赢机会。 然而，这些论文只考虑了问题具有独立估值的偏好关系。 在本文中，我们研究了问题之间的相互依存关系这一相当困难的问题。 为了对项目之间如此复杂的相互依赖性进行建模，我们引入了效用图的新概念。 效用图建立在高度非线性效用函数的思想之上，这些函数在单个项目的子效用中不可分解（例如在 Raiffa 的开创性工作中），但可以在相互关联的项目集群的子效用中分解。 它们在一定程度上反映了（贝叶斯）推理理论中开发的图形模型。 在一个多问题的讨价还价环境中使用效用图背后的想法是为卖方提供一种有效探索指数级大捆绑空间的形式主义。 在本文中，我们展示了如何使用效用图来模拟对手（即客户）的偏好。 此外，我们还提出了一种更新程序，通过仅在谈判期间观察他的还价，间接获得客户效用图的近似值。 在谈判过程开始时，卖方对客户效用图的近似代表了有关要探索的效用空间的最大结构的一些先验信息。 这些先验信息可以通过过去的谈判历史或领域专家的输入获得。 （效用图的一个重要优点是它们可以处理定性和定量的先验信息。）在客户每次（还）报价后，都会对这种近似进行改进。 进行的计算机实验表明，通过对客户效用函数的最大结构仅使用相当弱的假设，更新程序使卖方能够建议与帕累托效率非常接近的报价。 通过使用效用图，可以通过很少的谈判步骤达到帕累托效率，因为我们明确地对买方复杂效用函数的底层图形结构进行建模，并使用它来探索结果空间。 因此，我们的方法适用于时间受限的谈判，或其中一方的不耐烦是限制因素的谈判。 此外，与高维谈判的其他解决方案不同，所提出的方法不需要调解员。