北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 張魯晉

20世紀(jì)90年代以來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，商務(wù)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(wù)作為新的商務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生，相應(yīng)地，基于多Agent的商務(wù)談判方法和理論應(yīng)用引起廣泛的關(guān)注。近年來，基于辯論的多Agent談判成為了自動談判領(lǐng)域的研究熱點之一，以下從多Agent商務(wù)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(jìn)展進(jìn)行綜述。

1 多Agent商務(wù)談判方法

在多Agent自動商務(wù)談判領(lǐng)域，各方學(xué)者廣泛使用和認(rèn)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(yīng)用，它以博弈論為理論基礎(chǔ)，把談判看作一個優(yōu)化問題來設(shè)計Agent之間的談判機(jī)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(biāo)。因其理論嚴(yán)密性，使其在談判機(jī)制的理論設(shè)計上較之其他方法有一定優(yōu)勢。但是基于博弈論的假設(shè)在實踐運(yùn)用中有較大的局限性，在模型設(shè)計中只關(guān)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(shè)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(jī)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(shè)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(yùn)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(shè)計者的經(jīng)驗和技術(shù)。

(3)基于辯論的談判是在一般的自動商務(wù)談判的基礎(chǔ)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(dá)成協(xié)議?；谵q論的談判的研究是基于勸說心理學(xué)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(lǐng)域研究的新熱點。

2 基于辯論的多Agent商務(wù)談判協(xié)議

目前，一些相關(guān)文獻(xiàn)對基于辯論的談判協(xié)議進(jìn)行了分析和研究，談判協(xié)議的作用是在通信語言和領(lǐng)域語言的基礎(chǔ)上將語言的使用進(jìn)行規(guī)范化。Jennings對談判協(xié)議的定義是管理談判者進(jìn)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(dāng)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(xiàn)[1]，認(rèn)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(rèn)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(chǔ)上能被采用。

使用有限狀態(tài)機(jī)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(guān)的鏈接。文獻(xiàn)[2]中協(xié)議規(guī)定了當(dāng)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(shè)計談判協(xié)議的，文獻(xiàn)[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(guān)系統(tǒng)中。但是，該協(xié)議并沒有對如何使用辯論進(jìn)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(chǔ)，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(yīng)用啟發(fā)式算法和將其應(yīng)用到更為復(fù)雜的環(huán)境下進(jìn)行了詳細(xì)的描述。同年，Hsin Rau 等利用向后傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提出了一種基于談判決策功能的學(xué)習(xí)模型，該模型通過收集對手提議的信息并使用建立的學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)對手的策略以及每個議題所占的權(quán)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(xiàn)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(jìn)行學(xué)習(xí)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(xué)經(jīng)管學(xué)院蔣國瑞團(tuán)隊提出利用模糊數(shù)學(xué)來計算辯論力度的模型，將定性指標(biāo)進(jìn)行量化，并通過實驗示例計算和分析對模型的合理性進(jìn)行了驗證，該研究對量化決策問題的進(jìn)一步研究提供了知指導(dǎo)。2011年，該團(tuán)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(wù)談判具有更強(qiáng)的靈活性，使得自動談判更加符合實際的商務(wù)談判流程，具有廣泛的研究和應(yīng)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(shè)計方面相對復(fù)雜。目前，基于辯論的自動商務(wù)談判研究相對宏觀，缺乏細(xì)致研究，在協(xié)議設(shè)計方面，關(guān)于辯論談判的研究還較少，并沒有適當(dāng)?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(dāng)前，如何利用辯論理論和方法與理論工具解決實際商務(wù)談判中的問題是亟待解決的問題。

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