电子商务环境下双边多议题自动协商的

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摘 要：协商是商务活动中复杂的关键环节之一,是处理交互各方矛盾冲突的有效基本途径.电子商务发展的一个重要方向是实现商务交易的自动协商,其前提需要一个协商模型的支持.而为了能够得到实用性强且易于实现的自动协商模型,需要将人工智能（AI:ArtificialIntelligence）技术与其他学科领域的方法和技术相结合,如利用对策论、社会科学及哲学等.本文将近些年在这一研究领域的一些重要工作作一概述,指出目前的主流研究方向.

关 键 词：电子商务；自动协商；讨价还价；多Agent系统(MAS:Multi-AgentSystems)

StudyofBilateralMulti-issueAuto-negotiationofElectronicCommerce

SHAOHuang-fangXUCai-yun

(ZhejiangGuangshaCollegeofAppliedConstructionTechnology,Dongyang32210,Zhejiang)

Abstract:Negotiationisoneofthekeyproblemsintheelectronicmerceandtheeffectivebasicwaystodealwithconflictsofinteractiveparties.Toimplementtrade-offinautomatednegotiationsisoneofimportantaspectinthedevelopmentofelectronicmerce.Anditneedsanegotiationmodelforsustaining.Inordertofindthenegotiationodelwhichcouldbefeasibleachieved,itisbeneficialtobineAItechniqueswithmethodsandtechniqueromotherields,suchasgametheory,socialscienceandphilosophy.Thispapersummarizesomestudymethodsandfruitinthiieldinrecentyears,andalsopointouttheimportantaspectsofthedomain.

Keywords:e-merce,automatednegotiations,bargaining,MAS:Multi-AgentSystems

1.引言

电子商务的目标是实现网上交易,也就是将整个交易过程移植到网络上进行.因此,如何通过计算机技术和网络技术等先进信息技术在网上开展交易过程成为电子商务研究的主要内容和方向.伴随着计算机的普及,以及各种接入Inter的嵌入式计算机的出现,改变了网络交易的特征和强度,对电子商务的性能和可用性提出了新的要求,其中包括：

(1)客户对交易方式的个性化要求不断提升；

(2)对网上交易的自动化程度提出更高的要求（涵盖了整个交易过程的自动化）；

(3)网上交易的安全和隐私问题.

人们在研究中发现,网上交易实现的重点和难点是如何模拟人类为了达成一致意见而进行的协商过程.因此,为了更好的研究网上交易的过程,人们将传统的协商思想引入电子商务,进而形成了电子商务自动协商的概念,并成为目前国内外研究的热点之一,其目的是希望能够构建一个专门的系统来支持和模拟人类交易的过程,实现交易的自动化.

Agent技术为解决电子商务的协商问题提供了技术上的可能.Agent是一种新型分布计算技术,是分布计算技术和人工智能技术充分结合和不断完善基础上的产物,其智能性、动态性和移动性可以很好的应用于电子商务自动协商之中.

目前,国内外关于协商系统实际应用的案例并不多,比较典型和成功的应用如eBay电子商务拍卖网站(.省略)、阿里巴巴网站(china.省略/：提供了全球最大的企业与企业(B2B)形式的网上贸易市场)以及旗下的淘宝网(.省略/：提供了买卖双方进行拍卖交易的平台）,但这些案例仅仅提供了拍卖这一种简单类型的协商,而用户不能在该网站上进行其它类型的协商,如讨价还价等.

总言之,国内外关于电子协商的研究还多数处于模型和实验研究阶段,虽然有一些成功的应用案例,但是它们都有一些限制,对于一个完整的协商系统而言,它只是其中的一个组成部分.由此可见,关于电子商务协商技术的研究还有大量的工作要做.因此,电子商务自动协商不仅有其理论意义,并且有着广泛的实际应用前景.本文主要对这一研究领域的部分重要工作做一个初步介绍.

2.几种协商模型

对于电子商务的自动协商问题,国内外研究者主要从两个方向进行研究：应用层面和理论层面.应用层面侧重于应用计算机现有技术来实现电子商务协商系统,如利用Ja平台来开发组成协商系统的各个功能Agent,再进行模拟交易；而理论层面则侧重于对协商模型的数学基础的研究.目前,国内对该领域的研究主要集中于应用层面(例如可参见文献[1][2]及其所列文献),而国外则集中于数学基础的研究(可见[7]及所列文献),其中的一个主要原因是电子商务的自动协商是一个多学科（包括计算机科学、数学、经济学及社会科学等）交叉性的研究领域.为了能够有效的实现电子商务交易协商的自动化,其前提需要一个协商模型的支持.而为了能够得到实用性强且易于实现的自动协商模型,需要将人工智能（AI:ArtificialIntelligence）技术与其他学科领域的方法和技术相结合,如利用对策论、社会科学及哲学等.

根据协商参与者的数量,可以将协商分为：双边协商和多边协商(一对多协商或多对多协商).其中,双边协商在理论和实践意义上都是非常重要的,也是国内外研究最多、成果最多的协商情形,而对于多边协商,有两种主要的研究方法：拍卖模式和结盟模式,近几年得到了更多的关注,且得到了一些很好的结果(如文献[9][10]).

目前,在自动协商的研究领域,最重要的两个研究方向分别是：基于对策论和基于辩论的研究(如文献[10]).此外,还有基于合同网、基于分布式约束问题求解等研究方法.BDI(Belief(信念)、Desire(期望)、Intention(意图))模型是Agent技术研究的基本模型之一,由于延伸出在自动协商领域的是基于辩论的协商模型.对策论（对策论（GameTheory）亦称博弈论,是研究具有对抗或竞争性质现象的数学理论和方法）已被公认为该研究领域中最重要的数学基础,大多数的自动协商模型都是以对策论为理论基础而建立起来的.基于对策论的电子商务自动协商模型一般从以下几个方面进行研究：

(1)基于传统对策论中的Nash合作与非合作对策的协商模型,其不足之处是模型的假设过于理想化,很难在实际中得到应用.

(2)基于Rubinstein讨价还价理论框架的协商模型(见文献[3][10]).该方法在双边协商上得到广泛应用,因为它将人们在现实生活中通常所使用的协商模式移植到电子商务环境中.其不足之处在于缺少学习机制,对于复杂的电子商务环境不易得到推广.

(3)基于拍卖的协商模型,对于处理多边协商是一种被广泛采用的研究方法.

值得注意的是,对策论(博弈论)的一个新的发展方向――博弈学习理论,是目前博弈论领域研究的热点方向之一.该理论应用于多Agent系统中形成了目前多Agent系统研究领域中研究最多、成果最多的一个方向――多Agent学习(Multi-AgentLearning:MAL).

3.进一步探讨

电子商务的自动协商问题是目前国内外研究的热点之一,已经取得了许多重要的研究成果(重要的成果如[1][2][8][9][10]),然而仍有很多基本问题还有待于进一步的深入研究.因篇幅所限,这里对基于讨价还价的协商模型作一概述,其他方面的概述可见文献[2]及其所列文献.

3.1Rubinstein讨价还价模型

讨价还价理论(BargainingTheory)主要是研究有共同利益要合作的参与人在如何合作方面存在利益冲突的情形下,怎样调整自身策略进行协商谈判,使自己获利最大而损失最小.在Rubinstein讨价还价模型[3]中提出了这样一种基本的轮流出价模型：

两个参与人和,根据如下的轮流出价程序就分割大小为()的蛋糕进行讨价还价.时刻,参与人向参与人出价,一个出价就是对分割蛋糕的一个提议.如果接受该出价,则协议达成,参与人根据被接受的出价分割蛋糕；如果拒绝了的出价,则会在时刻做出一个还价.如果这一个还价被所接受,则协议达成,否则参与人会在时刻做出一个再还价.这个出价和还价的过程不断继续,直到有一个参与人接受了一个出价（或者因双方意见不一而终止）.

该模型的子博弈完备均衡是基于以下两个性质得到的：

(1)无延误性：无论何时,当一个参与人必须出价时,其均衡出价都会被另一个参与人所接受；

(2)不变性：无论何时,当一个参与人必须出价时,其在均衡时的出价都相同.

3.2基于Rubinstein讨价还价的协商模型

Rubinstein模型为协商模型提供了一个基本框架,在此基础上可以根据应用目的的不同构建出各种模型.在将其运用于MAS协商时,需要解决以下几个方面的问题[2]：

(1)选择适用于某特定DAI问题的讨价还价策略模型；

(2)将讨价还价策略模型中的各个抽象要素具体化为DAI问题中的各个对象；

(3)定义均衡策略；

(4)设计低复杂性的策略选择算法；

(5)给出效用函数.

借用Rubinstein讨价还价模型,Kraus围绕着这些问题展开了详细的讨论.建立了一对一的MAS协商模型,模型中分别讨论在处于完全信息与不完全信息下,Agent进行一次交互与多次交互的协商过程.进一步,将模型推广到多个Agent的协商情形.之后提出了考虑规划和协商所用时间的协商策略模型,来解决传统协商方法中存在时间延迟和花费较高的问题,模型表明Agent对时间偏好的变化可以促使其策略变化,从而可及时达成协议,避免了延迟及较高的花费.

3.3模型的改进

在传统的对策论中,处理不确定性事件所用的唯一数学工具是概率统计,因而不确定性对策问题的传统模型都是单一的随机模型.而事实上事件的不确定性有两种不同的表现形式：一种是事件是否发生,即通常所说的随机性；另一种是事件本身状态的不确定性,称为模糊性.从信息的角度看,随机性只涉及到信息

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利用模糊对策论来推广处理上述几种MAS协商模型,能够使模型更加贴近动态的DAI环境,这也将是未来MAS协商领域的一个重要方向.事实上,模糊集理论近年来已经在决策支持系统及专家系统等人工智能（AI：ArtificialIntelligence）领域得到了成功的应用与实现.此外,在AI的其他领域如推理（reasoning）、约束问题求解（ConstraintSatiactionProblem）等也得到的广泛应用.目前也已经开始在MAS领域得到应用,如Jennings等提出的基于带优先级的模糊约束求解方法建立交易Agent的协商模型,给出了Agent的协商协议、通信语言、协商策略及算法,是目前较为完善的自动协商系统.该模型能保证协商是Pareto最优,保证Agent在协商中暴露给对方的信息量最小.