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电子商务类论文范文,与基于Agent技术的电子商务在线议价模式相关论文范文
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摘 要:电子商务扩大了交易的对象与范围,但往往一笔交易必须分别和许多交易对象进行议价,这种复杂性阻碍了电子商务的快速发展.为了使电子商务企业提供人性的服务,实现资源集成共享,提出了一个基于Agent技术的电子商务议价系统框架.
关 键 词:电子商务,Agent技术,在线议价,协商模型
中图分类号:F713.36文献标识码:A文章编号:16723198(2010)01026402
1信息环境下į
电子商务类论文范文
1.1电子商务在线购物现状分析
随着信息技术和通信技术的发展,电子商务(ElectronicCommerce,EC)已经成为未来信息社会商务活动的主要形式.目前,商务活动的许多环节都已电子化,如采购、销售、支付等,但谈判仍然在网下进行.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,企业间的交易占主导地位,商务谈判也将愈加频繁,如何实现整个交易过程的电子化,实现异地远程商务谈判的自动化与决策支持,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.
1.2简短理论研究背景介绍
Agent技术是90年代在网络技术和决策支持系统的基础上发展起来的一种软件技术,基于这种技术的软件智能实体能够模拟人的思维进行自主行为,具有学习能力,对于多变的电子商务环境具有很强的适应能力,能够在不同的买方或卖方中协商出一个最佳交易方案.电子商务与Agent技术结合形成了一个新兴的交叉研究领域――基于Agent技术的电子商务(Agent-MediatedElectronicCommerce).
2理论模型
2.1协商模型
基于Agent技术的在线一对一自动协商模型可以形式化定义如下:
N等于.
定义1:Ag为协商参与者集合,Ag等于{a1,a2,a3,等,an}表示协商Agent集合,n为Agent的个数,包括买方Agent、卖方Agent.在此所探讨的模型是一对一的协商模型,因此买方和卖方各只有一个.即n等于2.
定义2:M为议题的集合,W为议题的权重集(用于表示用户对该议题的重视程度).
协商议题:M等于
权重集:W等于
在单议题(如:价格)的协商中,只针对一个议题买卖双方进行协商,不存在权重问题,在多议题(如:价格、质量、服务)的协商中,买卖双方针对多议题进行协商,就存在不同议题权重不同的问题,对买方或买方来说,权重越大,则表示该议题对其越重要.
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定义3:R为所有可能的协商解,符合R时,则双方协商成功,S为协商状态的集合,表示协商正在进行、终止或已成功.
定义4:T为协商时间或协商轮数,买卖双方会在协商开始前设置一个最长交易时间Tmax,若存在t使0≤t≤Tmax,则协商可继续进行,否则自动终止.
2.2协商流程
协商过程是一个十分复杂的动态过程,在一对一的协商模型中,双方的Agent代表不同的利益主体,在协商过程中会发生利益的冲突.因此,Agent的行动不仅仅是接受和拒绝提议,同时还要对对方的提议进行分析和比较,对协商对象的各个属性进行重新组合,生成反提议,以达到自身效用最大化.
一对一多属性的协商流程图如下图所示,由买方发起协商请求,生成初始提议,卖方接受协商请求后,启动协商过程.卖方对买方提议进行评价分析,根据自身效用最大化函数确定是否接受买方提议.若接受提议,则协商成功,协商过程终止.若卖方拒绝提议,则通过进行属性约束分析和博弈分析(如价格,质量,服务等属性),对各属性值进行重新组合,通过自身效用函数的计算,由卖方生成反提议.买方再根据自身的效用函数确定是否接受卖方的反提议.若买方接受买方反提议,则协商成功,协商过程终止.若卖方不接受卖方反提议,则通过进行属性约束分析和博弈分析(如价格,质量,服务等属性),对各属性值进行重新组合,通过自身效用函数的计算,再由买方提出反提议,协商按此过程进行直到达成共识,协商成功,协商过程终止.
3数学模型
本文利用Q学习算法来计算Agent的提议动作对应的Q值,从而生成最有利于协商结果的提议.本文将协商双方交互提议的过程看做Agent在某一状态下选择某一提议行为来实现转移的过程.如果Agent在第t论提议时的状态为是s(t),提议为x(t),那么提议后,Agent就进入后继状态s(t+1),如此进行下去知道协商结束.每个参与协商的Agent都有自己关于各个议题的提议区间,对手提议中的各个议题值必须在该区间内才是可能被接受的提议.
下面介绍与生成提议方案密切相关的时间信念和提议信念概念.
时间信念是指Agent对协商对手接受其提议概率的认识.用Pbj-sj(t)表示子买方bj对卖方sj接受其第t轮提议的概率.
提议信念是指Agent对达成一致的提议在其议题值范围内的概率分布的认识.用Dbj表示子买方bj对达成一致的提议在[min(xibj),max(xibj)]内的概率分布的认识.
3.1买方的生成提议策略
设Xj(T)表示子买方bj与卖方sj最终达成一致的提议,那么子买方bj获得的回报为rb1等于max(xb1)-Xj(T)(1)
根据Q学习算法,子买方bj的Q函数定义如下:
Qbj(s(t),xbj(t))等于r(s(t),xbj(t))+ymaxx→∞Qbj(δ(s(t),xbj(t+1)))(2)
其中r为之间贴现率,d()为状态转移函数.子买方bj只有在最终协商达成一致后,才能获得相应回报,因此在协商过程中,子买方bj从一个状态转移到下一个状态所得到的立即回报rb1(s(t),xbj(t))等于0.如果子买方bj和卖方s在第t轮提议时达成一致,并且协调者c确定它和卖方sj进行交易,此时子买方bj的回报为QTbj,那么子买方bj在t轮之前各状态的Q值可由(2)式计算得到:Qbj(s(1),xbj(1))等于rt-1QTbj(3),Qbj(s(2),xbj(2))等于tt-2QTbj(4),等,Qbj(s(t),xbj(t))等于QTbj(5)
由提议信念定义可知Xj(T)按Dbj分布,因此子买方bj的回报rbj等于max(xbj)-Xj(T)也按Dbj分布,所以当买卖双方达成一致时,子买方bj的回报应为期望值:
QTbj等于∫max(xbj)min(xbj)(max(xbj)-Xj(T)DbjdXj(T))(6)
将(6)式带入(3)-(5)式可以计算出子买方b在各轮提议的Q值.
由时间信念定义可知,子买方bj认为对于其第一轮至第t轮提议Xbj(1),Xbj(2),等,Xbj(t),卖方sj都分别以概率Pbj-sj(1),Pbj-sj(2),等,Pbj-sj(t)接受,于是子买方bj从第一轮至第t轮提议的Q值序列也按时间概率分布.
子买方bj在第一轮的Q值分别是:在第一轮达成一致时,Qbj(s(1),xbj(1))等于QTbj,在第二轮达成一致时,Qbj(s(1),xbj(1))等于r•,QTbj,等,在第t轮达成一致时,Qbj(s(1),xbj(1))等于rt-1•,QTbj.
于是子买方bj在第一轮Q值的平均期望为:
Qbj(s(1),xbj(t))等于(∑Ti等于1Pbj→sj(k)•,rk-1•,QTbj)/Tbj
依此类推,子买方在第t轮Q值的平均期望为
Qbj(s(t),xbj(t))等于(∑Ti等于1Pbj→sj(k)•,rk-1•,QTbj)/(Tb-t+1)
由此得到子买方bj生成提议的方法为
xbj(t)等于max(xbj)-Qbj(s(t),xbj(t))
3.2卖
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