自適應(yīng)遺傳算法在基于智能體電子商務(wù)協(xié)商中的應(yīng)用

自適應(yīng)遺傳算法在基于智能體電子商務(wù)協(xié)商中的應(yīng)用電子商務(wù)是目前的一個(gè)熱門(mén)研究領(lǐng)域，本文結(jié)合實(shí)際應(yīng)用背景“基于智能體的電子商務(wù)”研究多智能體的協(xié)商協(xié)作問(wèn)題。重點(diǎn)研究了自適應(yīng)遺傳算法在電子商務(wù)中的應(yīng)用。本文分為四個(gè)部分，第一部分是緒論，主要講述了本文的研究背景；第二部分是電子商務(wù)協(xié)商模型，主要介紹了本文設(shè)計(jì)的一種協(xié)商智能體；第三部分是自適應(yīng)遺傳算法在電子商務(wù)中的應(yīng)用，是本文的核心內(nèi)容，主要講述了自適應(yīng)遺傳算法怎樣應(yīng)用于電子商務(wù)的協(xié)商當(dāng)中；第四部分是本文的總結(jié)，主要總結(jié)了本文的研究工作以及下一步要研究的工作。第一章緒論1.1引言隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了越來(lái)越多的基于智能體(agent)的分布式應(yīng)用系統(tǒng)，如基于智能體agent系統(tǒng)的電子商務(wù)(MAS-mediatedE-Commerce)等?；谥悄荏w的電子商務(wù)是指利用軟件智能體技術(shù)創(chuàng)建一定數(shù)量的具有特定任務(wù)的自治或半自治的智能體在電子商務(wù)處理過(guò)程中分別代理買(mǎi)賣(mài)雙方自主完成商品貿(mào)易或有關(guān)商品信息查詢(xún)等商務(wù)活動(dòng)[1]。電子商務(wù)涉及了安全、信用、信譽(yù)、法律、支付機(jī)制、廣告、本體、在線分類(lèi)和多媒體銷(xiāo)售等諸多領(lǐng)域[2]。智能體技術(shù)可以運(yùn)用于上述領(lǐng)域中任何一個(gè)需要個(gè)性化、持續(xù)運(yùn)行和半自治的場(chǎng)合。本文在借鑒博弈論，智能主體理論，WebService，語(yǔ)義Web，遺傳算法等領(lǐng)域的理論和方法的基礎(chǔ)上，以“基于智能體的電子商務(wù)”為背景，研究了怎樣采用遺傳算法來(lái)提高智能體在電子商務(wù)中協(xié)商和協(xié)作效率的問(wèn)題。通過(guò)做實(shí)驗(yàn)的方式，證明了本文所提出方法的優(yōu)越性。本文的研究屬于分布式人工智能領(lǐng)域。本章描述了本文的研究背景及選題的目的和意義，指出基于智能體的電子商務(wù)是電子商務(wù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。智能體技術(shù)是基于智能體電子商務(wù)的基礎(chǔ)。它必將成為變革電子商務(wù)的主要技術(shù)手段。最后給出了本文的主要研究目標(biāo)，內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。1.2本文的研究背景1.概述電子商務(wù)（ElectronicCommerce）是指買(mǎi)賣(mài)雙方利用簡(jiǎn)單、快捷和低成本的電子通訊方式不用見(jiàn)面而進(jìn)行各種商貿(mào)活動(dòng)[3]。電子商務(wù)按交易對(duì)象劃分主要有三類(lèi)：企業(yè)對(duì)企業(yè)（BusinesstoBusiness）、企業(yè)對(duì)消費(fèi)者（BusinesstoConsumer）、消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者（ConsumertoConsumer）[4]。電子商務(wù)作為一種嶄新的商務(wù)活動(dòng)形式，正在改變著人們的生活，改變著傳統(tǒng)的商務(wù)活動(dòng)[5]。目前的電子商務(wù)模式已經(jīng)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)完成部分甚至大部分交易行為[6]。網(wǎng)上訂貨、電子支付，再通過(guò)電子管理的物流配送系統(tǒng)，大大縮短交易時(shí)間，降低交易費(fèi)用，并使客戶(hù)能夠更好了解訂購(gòu)過(guò)程[7]。但是作為第一代電子商務(wù)模式延伸和補(bǔ)充的第二代電子商務(wù)模式，仍不能很切中要害地滿(mǎn)足企業(yè)和個(gè)人的需求[8]。因?yàn)檫@兩種電子商務(wù)都是以供應(yīng)商為中心的，而客戶(hù)卻在飽受信息泛濫之苦，影響了電子商務(wù)的效率[9]。傳統(tǒng)的電子商務(wù)需要潛在的買(mǎi)賣(mài)雙方直接通信，客戶(hù)收集大量的由許多供應(yīng)商提供的有關(guān)產(chǎn)品信息，如果客戶(hù)認(rèn)為滿(mǎn)意便直接與某個(gè)供應(yīng)商進(jìn)行直接協(xié)商。協(xié)商、發(fā)送和支付通常是人工完成的[10]。傳統(tǒng)的電子商務(wù)存在以下缺點(diǎn)：：文章的10篇參考文獻(xiàn)難道都在這一個(gè)段落的概述里引用？？其他部分都應(yīng)該有一定的理論和實(shí)踐研究基礎(chǔ)，難道都是作者本人的研究結(jié)果？？(1)客戶(hù)需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間收集有關(guān)產(chǎn)品的必要信息。(2)大量的類(lèi)似貨物及服務(wù)信息增加了用戶(hù)比較和選擇的難度。(3)由于供應(yīng)商很難讓潛在的客戶(hù)注意到他們的產(chǎn)品，被迫花費(fèi)更多的時(shí)間與精力做廣告。(4)供應(yīng)商或客戶(hù)由于缺乏信息導(dǎo)致價(jià)格運(yùn)作效率不高。在C2C、C2B、B2B的電子商務(wù)中，為了節(jié)省買(mǎi)賣(mài)雙方為協(xié)商完成交易所需花費(fèi)的大量工作和時(shí)間，提高交易效率和降低交易成本，有必要實(shí)現(xiàn)電子交易的自動(dòng)或半自動(dòng)協(xié)商。由于智能體具有自治、適應(yīng)、靈活、開(kāi)放和動(dòng)態(tài)等特點(diǎn)，智能體技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)特別適用于多信息及多處理的電子商務(wù)環(huán)境。隨著企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)加劇，企業(yè)與合作伙伴的緊密聯(lián)系與互動(dòng)和對(duì)顧客的需求與偏好做出快速反應(yīng)變得十分重要。電子商務(wù)的生命在于快捷和高效。從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，智能化特別是智能體技術(shù)的應(yīng)用是電子商務(wù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。2.基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)基于智能體的電子商務(wù)是指利用軟件智能體技術(shù)創(chuàng)建一定數(shù)量的具有特定任務(wù)的自治或半自治的智能體在電子商務(wù)處理過(guò)程中分別代理買(mǎi)賣(mài)雙方自主完成商品貿(mào)易或有關(guān)商品信息查詢(xún)等商務(wù)活動(dòng)。電子商務(wù)涉及了安全、信用、信譽(yù)、法律、支付機(jī)制、廣告、本體、在線分類(lèi)和多媒體銷(xiāo)售等諸多領(lǐng)域。智能體技術(shù)可以運(yùn)用于上述領(lǐng)域中任何一個(gè)需要個(gè)性化、持續(xù)運(yùn)行和半自治的場(chǎng)合。根據(jù)IDC(InternationalDataCorporation)(IDC:Thepremierglobalmarketintelligencefirm.)統(tǒng)計(jì)，全球基于智能體的電子商務(wù)正在迅猛發(fā)展。如圖1.1所示，在1997年為$7.2million，1999年為$51.5million，2014年估計(jì)會(huì)達(dá)到$873.2million。從1999年到2014年，每年以76.2%的速度增長(zhǎng)。同時(shí)他們還統(tǒng)計(jì)到，隨著基于智能體電子市場(chǎng)的發(fā)展，對(duì)于各種功能的智能體的需求也會(huì)隨之上升。圖1.1基于智能體電子商務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)以上這些數(shù)據(jù)表明，基于智能體的電子商務(wù)是電子商務(wù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。智能體技術(shù)必將成為變革電子商務(wù)的主要技術(shù)手段。作為電子商務(wù)的媒介，軟件智能體將發(fā)揮日益重要的作用。智能體所具有的自治性、連續(xù)執(zhí)行性、個(gè)性化和適應(yīng)性等特點(diǎn)使其特別適用于多信息、多處理過(guò)程的電子商務(wù)環(huán)境。個(gè)性化的持續(xù)運(yùn)行的自治的智能體特別適合代理消費(fèi)者的行為，如信息過(guò)濾、個(gè)性化的評(píng)估、復(fù)雜的合作及有限時(shí)間的交互等。在電子商務(wù)中，軟件智能體可以賦予特定的任務(wù)，代表消費(fèi)者或供應(yīng)商自動(dòng)尋找合適的買(mǎi)主或賣(mài)主，討價(jià)還價(jià)，并在不同的買(mǎi)主或賣(mài)主中協(xié)商出一個(gè)最佳的交易，自動(dòng)完成買(mǎi)賣(mài)交易?；谥悄荏w的電子商務(wù)能夠節(jié)省大量的流通費(fèi)用，降低廣告成本，提高效率，從而使買(mǎi)賣(mài)雙方獲取更大的經(jīng)濟(jì)利益。隨著智能體技術(shù)不斷成熟與發(fā)展，基于智能體的電子商務(wù)迅速發(fā)展，特別是電子市場(chǎng)的出現(xiàn)，將基于智能體的電子商務(wù)研究推向了一個(gè)新的高峰。國(guó)際上，基于智能體的電子商務(wù)自九十年代中期開(kāi)始研制以來(lái)，經(jīng)歷了兩個(gè)發(fā)展時(shí)期。第一個(gè)時(shí)期是1994-1998年，研究處于起步階段?；谥悄荏w的電子商務(wù)創(chuàng)造了低成本的C2C市場(chǎng)，并且在許多方面減少了商業(yè)處理成本。典型代表有MITMediaLab的Kasbah、BargainFinder、Firefly和AuctionBot等。Kasbah是一個(gè)基于C2C的電子市場(chǎng)系統(tǒng)。用戶(hù)可以創(chuàng)建智能體以代理自己進(jìn)行商品買(mǎi)賣(mài)。協(xié)商機(jī)制為連續(xù)的雙邊協(xié)商機(jī)制。但Kasbah只能運(yùn)行在服務(wù)器端，大大限制了系統(tǒng)的靈活性。BargainFinder系統(tǒng)是一個(gè)數(shù)據(jù)檢索智能體。它根據(jù)用戶(hù)所給出的信息在若干網(wǎng)上商店中找到用戶(hù)所需的最便宜的商品。Firefly是一個(gè)郵件訂購(gòu)系統(tǒng)。它提供自動(dòng)協(xié)作式過(guò)濾。系統(tǒng)能夠訓(xùn)練自己識(shí)別使用者的偏愛(ài)傾向，從而能根據(jù)其它具有類(lèi)似行為使用者的購(gòu)買(mǎi)向使用者提供建議，功能強(qiáng)于BargainFinder。但BargainFinder與Firefly沒(méi)有體現(xiàn)出智能體之間的協(xié)作和代理交易過(guò)程，與廣泛意義上的智能體電子商務(wù)還有很大差距。自98年以來(lái)，基于智能體的電子商務(wù)的研究進(jìn)入第二個(gè)時(shí)期。國(guó)際上的一些學(xué)術(shù)研究團(tuán)體開(kāi)始定期召開(kāi)會(huì)議研討基于智能體的電子商務(wù)相關(guān)技術(shù)，如ACM和智能體Link等。當(dāng)前基于智能體的電子商務(wù)的研究正處于第二個(gè)時(shí)期，正致力于通過(guò)智能體技術(shù)研究變革整個(gè)商業(yè)處理模式，但要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。只有當(dāng)軟件智能體技術(shù)可以很好地處理不確定內(nèi)容、個(gè)性化偏好、復(fù)雜目標(biāo)和變化環(huán)境以及互不關(guān)聯(lián)的團(tuán)體，并且有關(guān)增值服務(wù)、安全支付機(jī)制等標(biāo)準(zhǔn)完全建立以后，這一目標(biāo)才有可能實(shí)現(xiàn)。在未來(lái)下一代基于智能體的電子商務(wù)中，智能體將使B2B的處理過(guò)程流水線化，減少供應(yīng)鏈每個(gè)環(huán)節(jié)的處理成本，并且新型的動(dòng)態(tài)處理關(guān)系將出現(xiàn)在互不認(rèn)識(shí)的團(tuán)體之間。智能體將策略地形成聯(lián)盟，并擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模。從本質(zhì)上講，商業(yè)伙伴關(guān)系可根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)地創(chuàng)建。第三代基于智能體的電子商務(wù)將使虛擬及非虛擬企業(yè)具有最大程度的靈活性，并且市場(chǎng)將具有很完美的效率。當(dāng)前基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)已成為電子商務(wù)研究的一個(gè)重要前沿領(lǐng)域。其理論體系正在不斷發(fā)展完善。比較而言，國(guó)內(nèi)對(duì)于基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)研究尚處于起步階段，無(wú)論理論探討還是應(yīng)用開(kāi)發(fā)均不多見(jiàn)。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)我國(guó)新形式下社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要。基于智能體的電子商務(wù)將大大降低商務(wù)處理的成本，對(duì)于未來(lái)的商務(wù)處理模式將產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響，必將引起電子商務(wù)的變革，成為未來(lái)世界電子商務(wù)的主要形式。研究基于智能體的電子商務(wù)關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于我國(guó)未來(lái)電子商務(wù)的發(fā)展無(wú)論是從理論上還是從實(shí)踐上都具有比較重要的意義，將有力促進(jìn)我國(guó)電子商務(wù)的發(fā)展?；谥悄荏w的電子商務(wù)通常分為兩類(lèi)。一類(lèi)是智能體根據(jù)用戶(hù)所提供的信息在Internet網(wǎng)絡(luò)上搜索并找到用戶(hù)所需最便宜的商品。如Jango、BargainFinder、Firefly等。另一類(lèi)是電子市場(chǎng)，智能體能代理買(mǎi)賣(mài)雙方自主進(jìn)行商品交易。如Kasbah、FishmarketProject、AuctionBot等。第一類(lèi)基于智能體的電子商務(wù)是以智能方式搜尋Internet，但不支持買(mǎi)賣(mài)雙方智能體進(jìn)行討價(jià)還價(jià)。在這種方式中價(jià)格是固定的。雖然這種方式確實(shí)完成了商品的買(mǎi)賣(mài)過(guò)程，但所完成的工作和更廣泛意義上的電子商務(wù)還有很大差距。主要表現(xiàn)在：首先，沒(méi)有體現(xiàn)和映射出商品市場(chǎng)的一般結(jié)構(gòu)。其次，沒(méi)有體現(xiàn)出智能體之間的協(xié)作和代理交易過(guò)程。第二類(lèi)基于智能體的電子商務(wù)是建立電子市場(chǎng)。智能體代理買(mǎi)賣(mài)雙方有任務(wù)地去討價(jià)還價(jià)，并實(shí)現(xiàn)最好的交易。比較有效的一種方式是組織商品協(xié)商機(jī)制，這種方式非常結(jié)構(gòu)化且容易自動(dòng)進(jìn)行。為對(duì)當(dāng)前有代表性的基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)更好地介紹，引入經(jīng)濟(jì)學(xué)中傳統(tǒng)市場(chǎng)的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為模型（ConsumerBuyingBehaviorModel）來(lái)描述電子商務(wù)活動(dòng)中消費(fèi)者的行為。CBB模型來(lái)源于描述消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，包括Nicosia模型、Howard-Sheth模型、Engel-Blackwell模型、Bettman模型和Andreasen模型等。對(duì)這些模型中所描述的大體相同的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為，CBB采用以下六個(gè)基本階段進(jìn)行描述：(1)需求鑒別（NeedIdentification）.這個(gè)階段表現(xiàn)為消費(fèi)者通過(guò)對(duì)商品相關(guān)信息的了解，如廣告等，意識(shí)到其潛在的需求。Engel-Blackwell模型中稱(chēng)此階段為識(shí)別需求（ProblemRecognition）階段。(2)產(chǎn)品選擇(ProductBrokering).這個(gè)階段表現(xiàn)為消費(fèi)者搜索相關(guān)商品的信息，并根據(jù)消費(fèi)者的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行多個(gè)候選商品的評(píng)估，最終挑選出一些準(zhǔn)備購(gòu)買(mǎi)的商品。(3)供應(yīng)商選擇(MerchantBrokering).這個(gè)階段表現(xiàn)為消費(fèi)者根據(jù)自己的標(biāo)準(zhǔn)，如價(jià)格、擔(dān)保、送貨時(shí)間和商家信譽(yù)等，對(duì)能提供所需物品的供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)估，從而確定一個(gè)滿(mǎn)意的供應(yīng)商。Nicosia模型將產(chǎn)品選擇和供應(yīng)商選擇合并成一個(gè)搜索階段，Engel-Blackwell模型將供應(yīng)商選擇階段分為信息搜索和選擇評(píng)估兩個(gè)階段。(4)協(xié)商(Negotiation).這個(gè)階段表現(xiàn)為消費(fèi)者和供應(yīng)商根據(jù)市場(chǎng)情況對(duì)進(jìn)行交易的商品價(jià)格、數(shù)量和服務(wù)等進(jìn)行溝通，并達(dá)成一致。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)模型沒(méi)有清楚指明此階段，但可認(rèn)為包含在傳統(tǒng)模型中的決定階段。(5)訂購(gòu)及送貨(PurchaseandDelivery).當(dāng)協(xié)商過(guò)程結(jié)束后，消費(fèi)者向供應(yīng)商訂購(gòu)所需商品。供應(yīng)商根據(jù)協(xié)商情況向消費(fèi)者發(fā)送商品。消費(fèi)者向供應(yīng)商支付費(fèi)用。在某些情況下，支付方式或送貨方式可能影響消費(fèi)者對(duì)商品的選擇和供應(yīng)商的選擇。(6)服務(wù)和評(píng)估(ServiceandEvaluation).這個(gè)階段包括了供應(yīng)商售后服務(wù)和消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)過(guò)程滿(mǎn)意程度評(píng)估等方面。上述六個(gè)階段是對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)復(fù)雜行為的簡(jiǎn)化描述，實(shí)際過(guò)程中，CBB階段可能相互重疊，并可能經(jīng)常從一個(gè)階段跳躍到另一個(gè)階段。CBB模型能充分說(shuō)明智能體在電子商務(wù)中可發(fā)揮的作用。個(gè)性化、持續(xù)運(yùn)行和自治的智能體能很好地代理消費(fèi)者的許多行為，如信息查詢(xún)、信息檢索、個(gè)性化的評(píng)估、復(fù)雜的協(xié)同和基于時(shí)間的交互等，并且主要集中在CBB模型的產(chǎn)品選擇、供應(yīng)商選擇和協(xié)商三個(gè)階段。3.現(xiàn)有基于智能體電子市場(chǎng)系統(tǒng)的分析在近幾年當(dāng)中，智能主體Agent技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用到電子商場(chǎng)當(dāng)中。通過(guò)軟件智能體Agent技術(shù)，給電子商務(wù)帶來(lái)了具有歷史性的變化。下面先從兩方面入手來(lái)分析現(xiàn)有基于智能體的電子市場(chǎng)即:沒(méi)有控制的電子商場(chǎng)(uncontrolledmarketplaces)和可控制的電子商場(chǎng)(controlledmarketplaces)。一個(gè)沒(méi)有控制的電子市場(chǎng)是完全開(kāi)放的，分散的，并且沒(méi)有任何中心控制機(jī)制來(lái)控制電子商場(chǎng)。它是一個(gè)完全意義上的“自由”電子市場(chǎng)。每個(gè)商場(chǎng)中的參與者可以由一個(gè)智能體來(lái)代理進(jìn)行交易。參與者可以給智能體輸入自己的一些協(xié)商信息，如策略，偏好等。沒(méi)有控制的電子商場(chǎng)是一種非常誘人的技術(shù)，但是這種技術(shù)有許多困難并且實(shí)現(xiàn)起來(lái)還有許多困難。目前已經(jīng)有了一些這樣的系統(tǒng)，如SICS電子市場(chǎng)(Eriksson,FinneandJanson1998)和CommerceNeteCo系統(tǒng)(/eco)等。但是這些系統(tǒng)距離真正意義上的實(shí)用電子商場(chǎng)還有一定的差距。在一個(gè)可控制的電子商場(chǎng)當(dāng)中，參加者必需要遵守一組交易的規(guī)則，如要買(mǎi)賣(mài)什么商品，怎樣完成交易等。特別是協(xié)商的過(guò)程應(yīng)該包含以下三個(gè)方面：(Jenningsetal.2010):(1)協(xié)商協(xié)議：進(jìn)行交易的規(guī)則；(2)協(xié)商對(duì)象：議題的取值范圍；(3)協(xié)商智能體的決策模型：智能體協(xié)商時(shí)所用的決策。多個(gè)智能體采用各自的決策模型和協(xié)商協(xié)議來(lái)共同達(dá)到自己的協(xié)商目標(biāo)。這里將集中介紹可控制的電子市場(chǎng)，并且更進(jìn)一步地介紹多智能體系統(tǒng)中的競(jìng)爭(zhēng)協(xié)商機(jī)制。對(duì)于一個(gè)電子市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，是否充許進(jìn)行多邊協(xié)商是一個(gè)很重要的問(wèn)題(如兩個(gè)以上數(shù)量的智能體同時(shí)進(jìn)行協(xié)商協(xié)作)。在協(xié)商的每一方(不管是買(mǎi)方還是賣(mài)方，都可以有許多參與者)。這里用“M”表示賣(mài)方或商人(Merchant)，用“C表示”買(mǎi)方或叫消費(fèi)者(Consumer)。圖1.2中給出了電子市場(chǎng)三種競(jìng)爭(zhēng)類(lèi)型的分類(lèi)圖1.2電子市場(chǎng)的三種類(lèi)型分類(lèi)每一種協(xié)商中的另外一個(gè)很重要的特點(diǎn)是協(xié)商議題的空間。這其中最簡(jiǎn)單的一種是單議題協(xié)商問(wèn)題。這種方式中最常見(jiàn)的一種是就一個(gè)議題：價(jià)格。但是實(shí)際生活中的協(xié)商通常有多個(gè)議題要進(jìn)行協(xié)商(議題如：價(jià)格，質(zhì)量，期限，條件和狀態(tài)等)。在多議題協(xié)商當(dāng)中，每一個(gè)協(xié)商參與者都有許多建議和反建議可以在自己滿(mǎn)意的協(xié)商空間中選擇。在這種條件下協(xié)商的空間是多維的。從這方面來(lái)講，將協(xié)商分為單議題(one-issue)和多議題(multi-issue)。這是第二種分類(lèi)屬性。在電子市場(chǎng)的協(xié)商當(dāng)中，協(xié)商者對(duì)議題的偏好(Preference)有時(shí)是具體的，有時(shí)是模糊的。實(shí)際上，用戶(hù)對(duì)議題的偏好很大程度上影響著用戶(hù)協(xié)商的策略。所以這里通過(guò)用戶(hù)對(duì)議題偏好的了解程度來(lái)對(duì)協(xié)商進(jìn)行第三種分類(lèi)?？偨Y(jié)以上分析，將從三個(gè)方面來(lái)分析現(xiàn)有的電子市場(chǎng)：(1).協(xié)商的角色(如圖1.2中，A，B，C三種)。(2).協(xié)商議題的數(shù)量(是一個(gè)議題還是多個(gè)議題)。(3).對(duì)議題偏好的了解程度(是明確的還是模糊的)。下面將基于上一節(jié)中的分類(lèi)機(jī)制對(duì)現(xiàn)有的電子市場(chǎng)進(jìn)行分類(lèi)分析。(1)帶有圖1.2A協(xié)商模型的電子市場(chǎng)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，具有圖1.2A類(lèi)型的電子市場(chǎng)模型舉例如下：①.

/bf.AndersenConsulting的電子市場(chǎng)系統(tǒng)。它是第一個(gè)用戶(hù)可以進(jìn)行商品比較的電子市場(chǎng)。②.

.Frictionless商務(wù)價(jià)值比較引擎，用來(lái)實(shí)現(xiàn)一些商品的零售和一些服務(wù)的買(mǎi)賣(mài)。③.

.ACTIVE商品查找系統(tǒng)。它是由ACTIVE研究公司研制的系統(tǒng)。主要是可以用來(lái)對(duì)不同的商品進(jìn)行比較。④.一些學(xué)術(shù)上的原型系統(tǒng)：MAGMA系統(tǒng)(Tsvetovaty等開(kāi)發(fā).1997年).MAGNET系統(tǒng)(Collins等開(kāi)發(fā).1999)和MASCOT(Sadeh等開(kāi)發(fā))。AndersenConsulting的商品智能體agent系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用于CD買(mǎi)賣(mài)中的價(jià)格比較系統(tǒng)當(dāng)中。這個(gè)系統(tǒng)中唯一用來(lái)比較的是CD的價(jià)格。對(duì)于買(mǎi)賣(mài)雙方來(lái)說(shuō)，他們的偏好是唯一的即CD的價(jià)格。對(duì)于賣(mài)方來(lái)說(shuō)，價(jià)格是固定的。對(duì)于買(mǎi)方來(lái)說(shuō)，當(dāng)然希望價(jià)格越低越好。這樣買(mǎi)賣(mài)雙方之間的行為就簡(jiǎn)化為買(mǎi)方查找并比較，找出所有CD中價(jià)格最低的進(jìn)行交易了。在這種情況下，實(shí)際上沒(méi)有什么真正意義上的協(xié)商發(fā)生。通常賣(mài)方不愿意買(mǎi)方僅僅對(duì)價(jià)格的尋問(wèn)，因?yàn)橐粋€(gè)商品除了價(jià)格之外可能還有其它因素在里面，如質(zhì)量等。Frictionless商務(wù)價(jià)值比較引擎和ACTIVE商品查找系統(tǒng)都允許用戶(hù)對(duì)要購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行多方面的比較，或者說(shuō)進(jìn)行多議題的比較。用戶(hù)對(duì)物品的偏好可以是模糊的，但是商人一方對(duì)于商品的偏好卻是具體的。這樣在Frictionless電子市場(chǎng)中的協(xié)商就簡(jiǎn)化為查找和比較了。用戶(hù)智能體給出出價(jià)(offer)，F(xiàn)rictionless引擎根據(jù)買(mǎi)方的要求給出賣(mài)方智能體提供的商品。這里不充許買(mǎi)方提出反議題(Counterproposal)。為了按照用戶(hù)提出的要求對(duì)匹配的商品進(jìn)行排列，系統(tǒng)中使用了多屬性效用理論(Multi-attributeutilitytheory)(Raiffa1982)。在多議題協(xié)商情況下，買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)于部分議題或是全部議題的偏好可能是模糊的。(這種情況多出在企業(yè)對(duì)企業(yè)business-to-business，或是消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者consumer-to-consumer的電子商務(wù)當(dāng)中)。為了模仿這種情況下的協(xié)商問(wèn)題，已經(jīng)出現(xiàn)了一些學(xué)術(shù)上的原型系統(tǒng)。介紹如下：在MAGMA基于智能體的電子市場(chǎng)當(dāng)中，只有一個(gè)協(xié)商議題(價(jià)格：price)。這實(shí)際上是基于Vickrey的拍賣(mài)。MAGNET和MASCOT電子市場(chǎng)系統(tǒng)支持帶有模糊偏好的多議題協(xié)商問(wèn)題，但是它只實(shí)現(xiàn)了一些簡(jiǎn)單的買(mǎi)賣(mài)功能，還有許多問(wèn)題沒(méi)有解決。(2)帶有圖1.2B協(xié)商模型的電子市場(chǎng)系統(tǒng)在這種類(lèi)型的電子市場(chǎng)當(dāng)中，在線的拍賣(mài)無(wú)疑是最常見(jiàn)的一種類(lèi)型。目前在網(wǎng)上已經(jīng)有許多基于智能體的在線拍賣(mài)系統(tǒng)，這里只考慮以下幾種比較典型并且常見(jiàn)的三種：①

page/.eBay拍賣(mài)網(wǎng)。②Fishmarket電子拍賣(mài)系統(tǒng)(Rodriquezetal.1997)。它僅僅是一個(gè)學(xué)術(shù)上的原型系統(tǒng)。③

/.eAuctionHouse拍賣(mài)系統(tǒng).一個(gè)支持組合拍賣(mài)的原型系統(tǒng)。eBuy拍賣(mài)網(wǎng)支持帶有保留價(jià)的英式拍賣(mài)，并且有代理來(lái)幫助買(mǎi)方進(jìn)行出價(jià)。在代理出價(jià)時(shí)，一個(gè)買(mǎi)方代理可以輸入自己的最高出價(jià)，這是它唯一的一個(gè)偏好。實(shí)際上，這種拍賣(mài)的形式可以形容為特征B，單議題，帶有模糊偏好的一種基于多智能體的拍賣(mài)系統(tǒng)。Fishmarket電子拍賣(mài)系統(tǒng)使用Dutch協(xié)議來(lái)進(jìn)行出價(jià)。這個(gè)系統(tǒng)與其它系統(tǒng)不同處在于不僅僅系統(tǒng)中的智能體可以參與拍賣(mài)競(jìng)爭(zhēng)，用戶(hù)也可以自己編寫(xiě)賣(mài)方或買(mǎi)方智能體程序通過(guò)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的智能體接口進(jìn)行拍賣(mài)方面的競(jìng)爭(zhēng)。另外一個(gè)很有趣的拍賣(mài)系統(tǒng)是eAuctionHouse系統(tǒng)。它是一個(gè)學(xué)術(shù)上的原形系統(tǒng)，還沒(méi)有進(jìn)入實(shí)用階段。其特點(diǎn)是只有一個(gè)議題(價(jià)格)進(jìn)行協(xié)商，智能體類(lèi)型B，買(mǎi)賣(mài)雙方的偏好都是模糊的。因?yàn)樗С侄鄠€(gè)議題的組合拍賣(mài)，所以具有重要的意義。(3)帶有圖1.2C協(xié)商模型的電子市場(chǎng)系統(tǒng)最后來(lái)看一下帶有圖1.2中特征C的電子商務(wù)系統(tǒng)。在這類(lèi)系統(tǒng)中，協(xié)商雙方的數(shù)量都是多個(gè)的。主要有以下幾種：①.MIT實(shí)驗(yàn)室的Kasbah系統(tǒng)(Chavez,Maes1996).②.Tete-a-Tete電子商務(wù)系統(tǒng)。它是MIT實(shí)驗(yàn)室在Kasbah系統(tǒng)之上做的一個(gè)電子市場(chǎng)系統(tǒng)。(Guttman,Maes1998).③.MATE(Multi-AgentTradingEnvironment)電子市場(chǎng)系統(tǒng)(Owen,Lee,Sewell,StewardandThomas1999).Kasbah是一種基于多邊協(xié)商的電子市場(chǎng)系統(tǒng)。在協(xié)商的第一方(賣(mài)方或是買(mǎi)方)都可以有多個(gè)主體進(jìn)行協(xié)商。但是該系統(tǒng)只有唯一的一個(gè)議題可以進(jìn)行協(xié)商，那就是物品的價(jià)錢(qián)。也就是說(shuō)它是一個(gè)單議題的協(xié)商系統(tǒng)。但是雙方對(duì)于價(jià)格的偏好都是模糊的。用戶(hù)在Kasbah電子市場(chǎng)系統(tǒng)的初始化時(shí)，必需要輸入他想要買(mǎi)賣(mài)什么商品，希望得到商品的日期，期望最高可接受的價(jià)格（對(duì)于買(mǎi)方來(lái)說(shuō)）或是最低可以接受的價(jià)格（對(duì)于賣(mài)方來(lái)說(shuō)）。用戶(hù)可以在多種預(yù)先定義的協(xié)商策略中自己選擇一種協(xié)商策略。賣(mài)方智能體的協(xié)商策略是一個(gè)減函數(shù)，這個(gè)函數(shù)用來(lái)在給定時(shí)間內(nèi)降低價(jià)格。相反，買(mǎi)方是一個(gè)價(jià)格的增加函數(shù)。很明顯，在Kasbah電子市場(chǎng)中，可以實(shí)現(xiàn)帶有模糊偏好的多邊協(xié)商機(jī)制。然而，在實(shí)際生活中，電子市場(chǎng)中的協(xié)商應(yīng)該不僅僅是多邊的也應(yīng)該是多議題的。從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，Kasbah有它不足的地方。最新的Kasbah還結(jié)合了分布式信任機(jī)制，智能體可以根據(jù)信譽(yù)程度選擇交易協(xié)商對(duì)象。但Kasbah只能運(yùn)行在服務(wù)器端，大大限制了系統(tǒng)的靈活性。針對(duì)于這一點(diǎn)不足，MITMedia實(shí)驗(yàn)室于1998年又進(jìn)一步在Kasbah的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了一種新的基于智能體的電子市場(chǎng)系統(tǒng)：Tete-a-Tete.它最初關(guān)于協(xié)商的設(shè)計(jì)思想是一種多議題的協(xié)商。這一點(diǎn)更接近于實(shí)際的商品買(mǎi)賣(mài)，具有重要的意義。但是由于種種原因，該系統(tǒng)最終沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。而是轉(zhuǎn)換成了在第一種分類(lèi)中的Frictionless電子市場(chǎng)系統(tǒng)。另外Tete-a-Tete的協(xié)商也僅為單個(gè)議題（單個(gè)物品）的多屬性協(xié)商，不支持多議題（多物品）的協(xié)商及多議題多屬性的協(xié)商。另外一種電子商務(wù)系統(tǒng)是MATE（Multi-AgentTradingEnvironment）電子市場(chǎng)系統(tǒng)。這是在1999年由Owen，Lee，Sewell，Steward和Thomas等人開(kāi)發(fā)的。它與Frictionless，ActiveBuyerGuide系統(tǒng)不同之處在于其在系統(tǒng)中加入了一個(gè)導(dǎo)購(gòu)員，并且可以有多個(gè)賣(mài)方智能體。在MATE系統(tǒng)中，導(dǎo)購(gòu)員參加了整個(gè)商品的賣(mài)買(mǎi)過(guò)程。首先它幫助給每一個(gè)商品確定屬性，然后對(duì)從賣(mài)方來(lái)的商品進(jìn)行評(píng)估并且根據(jù)評(píng)估的結(jié)果給商品進(jìn)行排列。有些買(mǎi)方對(duì)于議題的偏好是模糊的，如給出的價(jià)格可能是一個(gè)區(qū)間（在保留價(jià)和最高價(jià)之間）。導(dǎo)購(gòu)員在系統(tǒng)中使用多屬性效用理論中的評(píng)估函數(shù)來(lái)評(píng)估商品。MATE電子市場(chǎng)系統(tǒng)的另外一個(gè)特點(diǎn)是每一個(gè)賣(mài)方也有一個(gè)智能體agent做代理。賣(mài)方智能體agent的作用是從賣(mài)方商品庫(kù)中選擇出那些既能滿(mǎn)足買(mǎi)方購(gòu)買(mǎi)標(biāo)準(zhǔn)，又能滿(mǎn)足賣(mài)方商業(yè)目標(biāo)的商品。在MATE系統(tǒng)中賣(mài)方智能體使用模糊邏輯匹配的方法來(lái)選擇出匹配度最高的商品。由于MATE系統(tǒng)中賣(mài)方所提供的所有議題屬性都非常具體，所以就沒(méi)有協(xié)商機(jī)制。最主要的工作就是根據(jù)買(mǎi)方要求商品的性質(zhì)和議題的權(quán)重信息來(lái)在商品庫(kù)中找出最適合的商品。國(guó)內(nèi)已有的電子商務(wù)網(wǎng)站如：阿里巴巴(/)，8848(域名售賣(mài))，以及china-pub電子購(gòu)書(shū)(/)，都只是實(shí)現(xiàn)了消費(fèi)者對(duì)商品的選擇，并沒(méi)有系統(tǒng)自動(dòng)協(xié)商的內(nèi)容。4.存在的問(wèn)題雖然基于智能體的電子市場(chǎng)非常誘人，但是它目前在電子商務(wù)的大環(huán)境中并不是主流，所占有的份額還非常有限。在實(shí)際的市場(chǎng)機(jī)制當(dāng)中，往往有多個(gè)協(xié)商參與者和多個(gè)議題進(jìn)行協(xié)商，并且協(xié)商議題的屬性偏好有時(shí)是具體的，有時(shí)是模糊的。從上一節(jié)的分析可以看出，目前還沒(méi)有真正意義上與實(shí)際市場(chǎng)機(jī)制相同的電子市場(chǎng)。還有許多工作需要做?；谥悄荏w的電子商務(wù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)包含了許多方面，主要有協(xié)商機(jī)制、電子市場(chǎng)、個(gè)人偏好表達(dá)和安全機(jī)制等。國(guó)際上當(dāng)前研究的主要熱點(diǎn)有：協(xié)商機(jī)制、協(xié)商協(xié)議、協(xié)商策略、協(xié)商與決策方法的集成、基于經(jīng)濟(jì)的理論及設(shè)計(jì)方法學(xué)、市場(chǎng)問(wèn)題的解決方法和個(gè)人偏好的表達(dá)等。由此可見(jiàn)，基于智能體的電子商務(wù)是目前眾多基于智能體應(yīng)用研究的熱點(diǎn)之一。1.3本文的主要研究工作本文結(jié)合實(shí)際應(yīng)用背景“基于智能體的電子商務(wù)”研究多智能體的協(xié)商協(xié)作問(wèn)題。重點(diǎn)放在基于智能體電子商務(wù)中提高Agent協(xié)商協(xié)作效率上。概括起來(lái)本文將主要解決以下問(wèn)題：(1)基于智能體電子商務(wù)中的自動(dòng)協(xié)商智能體在基于智能體的電子商務(wù)中，智能主體的結(jié)構(gòu)以及性能對(duì)于基于智能體的電子商務(wù)起著很關(guān)鍵作用。當(dāng)前絕大多數(shù)基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)僅支持CBB模型中的商品選擇或供應(yīng)商選擇，很少有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)商部分。并且上述已實(shí)現(xiàn)協(xié)商的系統(tǒng)大多為單議題協(xié)商，很少有實(shí)現(xiàn)多議題協(xié)商。但多議題協(xié)商在現(xiàn)實(shí)生活中特別是電子商務(wù)交易過(guò)程中比較普遍的一種現(xiàn)象。因此實(shí)現(xiàn)智能體之間多議題的自動(dòng)協(xié)商對(duì)于基于智能體的電子商務(wù)具有比較重要的作用。怎樣設(shè)計(jì)出一種適合于電子商務(wù)的高效自動(dòng)協(xié)商智能體就成為研究的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。這一部分將不完全信息下的動(dòng)態(tài)博弈論，學(xué)習(xí)機(jī)制，遺傳算法，最優(yōu)化理理論和語(yǔ)義Web等知識(shí)應(yīng)用于基于智能體電子商務(wù)中智能體的多議題自動(dòng)協(xié)商中，形成一種自動(dòng)協(xié)商的多智能體模型。實(shí)驗(yàn)證明了這些方法可以實(shí)現(xiàn)智能體個(gè)體的最大收益，有效地提高基于智能體電子商務(wù)系統(tǒng)的效率。(2)智能體協(xié)商最優(yōu)化的研究在基于智能體的電子商務(wù)當(dāng)中，一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題是如何使得協(xié)議雙方都最大限度地達(dá)到協(xié)商的滿(mǎn)意解，甚至最優(yōu)解，并且提高協(xié)商的效率。針對(duì)于這一問(wèn)題，本文從理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)方面，提出將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于基于智能體電子商務(wù)的雙邊多議題同時(shí)出價(jià)的協(xié)商當(dāng)中。它可以快速、精確地為協(xié)商雙方提供比較好的滿(mǎn)意解，并且協(xié)商結(jié)果可以接近或達(dá)到協(xié)商的最優(yōu)解POP，取得了雙贏的結(jié)果。(3)基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)在已有的基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)中，由于協(xié)商效率，協(xié)商內(nèi)容，協(xié)商中的不完全信息，協(xié)商消息表達(dá)，智能體結(jié)構(gòu)和通信原語(yǔ)等諸多問(wèn)題，使得協(xié)商的效率并不高。怎樣形成一個(gè)高效的基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)是一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題。本文以博弈論、學(xué)習(xí)機(jī)制、最優(yōu)化理論中的遺傳算法、KQML/DAML通信原語(yǔ)和自動(dòng)協(xié)商智能體模型及算法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于智能體學(xué)習(xí)的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)原型系統(tǒng)，并且在這個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了一個(gè)房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)原型系統(tǒng)。1.4本文的結(jié)構(gòu)本文的組織結(jié)構(gòu)如下：第一章，首先介紹了本文所屬于的領(lǐng)域，概要介紹了領(lǐng)域中的相關(guān)知識(shí)，指出協(xié)商，協(xié)調(diào)，協(xié)作是多智能體系統(tǒng)是核心內(nèi)容之一。然后結(jié)合本課題的實(shí)際研究背景“基于智能體的電子商務(wù)”，介紹了其中用到的知識(shí)，即目前的智能體技術(shù)和已有的基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)。分析了目前電子商務(wù)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題。最后給出了本文要解決的問(wèn)題及概述了本文針對(duì)這些問(wèn)題所采用了一些方法。最后給出了本文的結(jié)構(gòu)。第二章，講述本文實(shí)現(xiàn)的一種電子商務(wù)中的自動(dòng)協(xié)商智能體模型。內(nèi)容分為以下幾個(gè)部分：協(xié)商智能體的結(jié)構(gòu)，協(xié)商智能體的自動(dòng)協(xié)商協(xié)議和過(guò)程，協(xié)商智能體的形式化描述，協(xié)商決策和議題的評(píng)估和協(xié)商中的不完全信息等。第三章，從理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩個(gè)方面，提出將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于基于智能體電子商務(wù)的雙邊多議題同時(shí)出價(jià)的協(xié)商當(dāng)中，可以快速、精確為協(xié)商雙方提供比較好的滿(mǎn)意解，并且協(xié)商結(jié)果可以接近或達(dá)到協(xié)商的最優(yōu)解POP，取得了雙贏的結(jié)果。以本文采用的自適應(yīng)遺傳算法、WebService技術(shù)、KQML/DAML語(yǔ)義通信原語(yǔ)和自動(dòng)協(xié)商智能體模型及算法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于智能體的電子商務(wù)原型系統(tǒng)，并且將其應(yīng)用到房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)中，形成了一個(gè)基于多智能體的房地產(chǎn)交易電子市場(chǎng)原型系統(tǒng)。第四章，給出了本文的結(jié)論和更進(jìn)一步本文要研究的工作。第2章電子商務(wù)中協(xié)商智能體模型自動(dòng)協(xié)商是基于智能體電子商務(wù)目前研究的熱點(diǎn)之一。當(dāng)前絕大多數(shù)基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)僅支持CBB模型中的商品選擇或供應(yīng)商選擇，很少有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)商部分。為了提高基于智能體電子商務(wù)系統(tǒng)的效率，本章將講述本文實(shí)現(xiàn)的一種電子商務(wù)中的自動(dòng)協(xié)商智能體模型。2.1協(xié)商智能體的結(jié)構(gòu)智能體是基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。下面以基于智能體電子商務(wù)中買(mǎi)方智能體為例，來(lái)說(shuō)明本文的自動(dòng)協(xié)商智能體結(jié)構(gòu)。如圖2.1所示。圖2.1智能體結(jié)構(gòu)圖買(mǎi)方智能體的主要功能是代理商品的買(mǎi)方與商品的賣(mài)方智能體實(shí)現(xiàn)商品的自動(dòng)協(xié)商交易，并以最低的價(jià)格獲取商品為目的。買(mǎi)方智能體依據(jù)客戶(hù)提供的查找信息，在Web服務(wù)器的WebService上找到最合適的賣(mài)方智能體。然后根據(jù)自己對(duì)商品的需求，自主確定商品的價(jià)格，并與所選擇的供應(yīng)商協(xié)商智能體采用雙邊多議題協(xié)商協(xié)議進(jìn)行自動(dòng)協(xié)商，以較理性的方式完成交易的自動(dòng)協(xié)商。本文中智能體通信語(yǔ)言采用基于DAML+OIL內(nèi)容的KQML通信。買(mǎi)方智能體的結(jié)構(gòu)如圖2.1所示。傳感器接收其它智能體傳來(lái)的消息并將其送給KQML/DAML語(yǔ)法解析器。KQML/DAML語(yǔ)法解析器將智能體的消息解析出來(lái)傳送給學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行學(xué)習(xí)，以了解買(mǎi)方智能體想要知道的信息。如賣(mài)方智能體的偏好信息，對(duì)商品的保留價(jià)等。從而更有利于自己做出決策。買(mǎi)方智能體接收來(lái)的消息要保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，以備學(xué)習(xí)和決策時(shí)使用。消息處理器決定是繼續(xù)提出反議題還是協(xié)商結(jié)束。買(mǎi)方智能體根據(jù)環(huán)境知識(shí)，決策函數(shù)等可以做出自己最優(yōu)的決定消息傳給KQML/DAML語(yǔ)法封裝器進(jìn)行消息封裝。封裝完成后的消息再通過(guò)效應(yīng)器發(fā)送到它的目的地。博弈論是研究博弈雙方的行為發(fā)生直接相互作用時(shí)的決策以及這種決策的均衡問(wèn)題。從博弈論的角度來(lái)講，協(xié)商的過(guò)程是決策博弈方?jīng)Q定最優(yōu)策略以達(dá)成均衡的過(guò)程。這里智能體的協(xié)商是不完全信息下的動(dòng)態(tài)博弈，并且是貝葉斯納什均衡的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，不完全信息博弈理論可以有效幫助分析協(xié)商協(xié)議及智能體在協(xié)商中的策略。在電子商務(wù)協(xié)商中，智能體是自利的。賣(mài)方智能體在協(xié)商過(guò)程中總是以謀取最大贏利為目的。買(mǎi)方智能體在協(xié)商過(guò)程中總是以最低可能的價(jià)格獲取商品或服務(wù)為目的。根據(jù)不完全信息博弈理論，協(xié)商過(guò)程中買(mǎi)方只要采用均衡策略出價(jià)，在有限博弈中，必可達(dá)成一個(gè)貝葉斯納什均衡，即協(xié)商解，從而完成協(xié)商。如果協(xié)商智能體可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)商，采用均衡策略出價(jià)，則必可達(dá)成均衡，高效地完成協(xié)商。2.2協(xié)商智能體的形式化描述本文采用的雙邊多議題形式化協(xié)商模型表示如下:M=<A，J，U，P，S，X>其中:A:智能體集合A={a,b}。a表示買(mǎi)方智能體，b賣(mài)方智能體。J:協(xié)商的議題集合J={1,2,…,N}。[low，high]表示智能體i的第j個(gè)議題的值，其值域D=[low,high]，jJ,iA。U:智能體的效用函數(shù)集合U={U,U}。智能體i的效用函數(shù)U=。其中權(quán)值w表示第j個(gè)議題對(duì)智能體i的重要程度。我們假設(shè)權(quán)值是標(biāo)準(zhǔn)化的，即=1。議題j的評(píng)分函數(shù)v:[low，high][0,1]，表示客戶(hù)對(duì)議題值的偏好程度。v可以是嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù)或嚴(yán)格單調(diào)遞減函數(shù)。對(duì)于屬性值是枚舉值類(lèi)型，即Q，Q={q,q,…q，其中m隨i，j的變化而變化}的情況，也可以類(lèi)似定義該屬性的評(píng)分函數(shù)v:Q[0,1]。P:協(xié)商協(xié)議的集合。本文使用的協(xié)商協(xié)議為：雙邊多議題輪流出價(jià)的協(xié)商協(xié)議或雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)議。S:協(xié)商策略的集合。本文使用單一讓步策略和互利交換策略。X:總的可能協(xié)商結(jié)果空間。X=XX,其中X是智能體的可能協(xié)商結(jié)果空間，X=DD…D，iA。在可能協(xié)商結(jié)果空間空間中，滿(mǎn)足協(xié)商問(wèn)題約束條件的可能協(xié)商結(jié)果點(diǎn)稱(chēng)為可行點(diǎn)（feasiblepoint）?？尚悬c(diǎn)組成的區(qū)域稱(chēng)為可行域。其中極值點(diǎn)一般都存在于可行區(qū)域的邊界上，可行域的邊界必須有比較好的性質(zhì)才能求出較好的協(xié)商解?？傊?，該協(xié)商模型主要定義以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：(1)參與協(xié)商的智能體集合；(2)協(xié)商議題集合，智能體對(duì)議題的偏好表示和智能體效用函數(shù)等；(3)協(xié)商的公共規(guī)則、交互協(xié)議；(4)協(xié)商過(guò)程中可以使用的協(xié)商策略以及算法。上述四個(gè)方面定義了協(xié)商模型中誰(shuí)參加協(xié)商、協(xié)商什么、如何協(xié)商。在協(xié)商開(kāi)始之后，智能體使用同時(shí)出價(jià)的雙邊多議題協(xié)商協(xié)議進(jìn)行協(xié)商。這時(shí)根據(jù)博弈理論，可以初步達(dá)到協(xié)商的一致，即協(xié)商成功或協(xié)商失敗。如果協(xié)商成功智能體還可以互利交換策略進(jìn)行雙贏的協(xié)商。最后達(dá)成協(xié)商一致，協(xié)商結(jié)束。2.3智能體自動(dòng)協(xié)商協(xié)議在本文基于智能體的電子商務(wù)自動(dòng)協(xié)商系統(tǒng)中，賣(mài)方協(xié)商智能體與買(mǎi)方協(xié)商智能體可以利用雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議實(shí)現(xiàn)商品交易的自動(dòng)協(xié)商。2.4本章小結(jié)自動(dòng)協(xié)商是基于智能體電子商務(wù)研究的熱點(diǎn)之一。當(dāng)前絕大多數(shù)基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)僅支持CBB模型中的商品選擇或供應(yīng)商選擇，很少有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)商部分。為了提高電子商務(wù)系統(tǒng)效率，本章講述了本文實(shí)現(xiàn)的一種自動(dòng)協(xié)商智能體模型。并以博弈論為理論基礎(chǔ)，將本文提出的基于自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于協(xié)商智能體的協(xié)商當(dāng)中，具有較強(qiáng)的理性分析能力，能高效地完成協(xié)商，達(dá)成Nash均衡。應(yīng)用到電子商務(wù)當(dāng)中，實(shí)驗(yàn)證明了它可以實(shí)現(xiàn)智能體個(gè)體的最大收益，有效地提高基于智能體電子商務(wù)系統(tǒng)的效率。第3章自適應(yīng)遺傳算法在電子商務(wù)協(xié)商中的應(yīng)用本章將自適應(yīng)遺傳算法(AGA，AdaptiveGeneticAlgorithm)應(yīng)用于競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下電子商務(wù)的雙邊多議題協(xié)商當(dāng)中，來(lái)提高agent協(xié)商的效率。多種實(shí)驗(yàn)證明，混合遺傳算法在求解雙邊多議題協(xié)商的時(shí)候效率更高一些。3.1概述隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，電子商務(wù)逐漸成為企業(yè)和消費(fèi)者之間開(kāi)展交易的一個(gè)理想平臺(tái)。電子商務(wù)的功能也從簡(jiǎn)單的發(fā)布信息到開(kāi)始支持交易匹配和在線協(xié)商等復(fù)雜功能。為了提高電子商務(wù)當(dāng)中協(xié)商自動(dòng)化和智能化水平，國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者近年來(lái)開(kāi)始嘗試將agent技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等人工智能領(lǐng)域的研究成果應(yīng)用到協(xié)商問(wèn)題求解當(dāng)中。在電子商務(wù)的協(xié)商方面，Internet網(wǎng)上基于智能體電子商務(wù)的自動(dòng)協(xié)商的研究是一個(gè)熱門(mén)話題。目前采用的方法僅僅局限于效用函數(shù)法，對(duì)策分析法等等。但是這些方法在實(shí)際應(yīng)用中很難方便、及時(shí)地為協(xié)商智能體提供有效的建議解。而且由于協(xié)商過(guò)程中的一些不完全，不對(duì)稱(chēng)信息的存在，往往使得協(xié)商的效率非常低下。如圖3.1所示：圖3.1不完全信息下智能體協(xié)商效果圖在缺少完全信息的條件下，協(xié)商雙方只能達(dá)到目前的協(xié)商點(diǎn)，而達(dá)不到協(xié)商的Pareto最優(yōu)點(diǎn)POP。針對(duì)于這一問(wèn)題，本文提出將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于基于多智能體電子商務(wù)的雙邊多議題自動(dòng)協(xié)商中，來(lái)提高協(xié)商的效率和結(jié)果。本文提出一種競(jìng)爭(zhēng)電子商務(wù)環(huán)境下的雙邊多議題協(xié)商模型，將自適應(yīng)遺傳算法應(yīng)用于這種模型當(dāng)中，來(lái)提高模型中agent協(xié)商的效率，并將協(xié)商的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(SGA，StandardGeneticAlgorithm)在相同實(shí)驗(yàn)條件下協(xié)商結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)證明，自適應(yīng)遺傳算法在求解競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下雙邊多議題協(xié)商的時(shí)候比標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法效率更高一些。3.2問(wèn)題的提出與相關(guān)工作在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下基于智能體的電子市場(chǎng)環(huán)境當(dāng)中，智能體在自動(dòng)協(xié)商的時(shí)候都是追求自己利益的最大化。但是智能體之間的利益往往是相互沖突的，這就帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題，如何在協(xié)商過(guò)程中，或者說(shuō)在協(xié)商解的空間當(dāng)中找出一個(gè)協(xié)商雙方整體利益最大化同時(shí)又盡量滿(mǎn)足雙方各自利益的滿(mǎn)意解是電子商務(wù)中一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。下面以基于智能體的電子商務(wù)當(dāng)中雙邊多議題協(xié)商為例說(shuō)明這一問(wèn)題。在雙邊多議題協(xié)商當(dāng)中，買(mǎi)方智能體a和賣(mài)方智能體b的效用函數(shù)分別如公式(1)和公式(2)所示。=(1)=(2)為了求得協(xié)商雙方的滿(mǎn)意解，許多應(yīng)用當(dāng)中都采用求公式(3)的最大值作為衡量條件。=(3)這個(gè)判斷條件追求的是雙方智能體整體利益的最大化，適合于電子商務(wù)當(dāng)中協(xié)商雙方關(guān)系是合作的情況，比如一個(gè)公司的兩個(gè)子公司進(jìn)行協(xié)商的時(shí)候可以用公式(3)找出滿(mǎn)意解。但是在競(jìng)爭(zhēng)的電子商務(wù)環(huán)境下,對(duì)于單個(gè)智能體而言，他們追求的是個(gè)體利益的最大化，而不是整體利益的最大化。這時(shí)如果僅僅使用公式(3)來(lái)確定協(xié)商雙方效用的話，往往不能達(dá)到公平的目的。例如，有兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)類(lèi)型的智能體，分別對(duì)于一個(gè)商品的價(jià)格(用x表示)和付款日期(用y表示)進(jìn)行協(xié)商。價(jià)格區(qū)間為10元到110元(最小讓步價(jià)格是10元)，付款時(shí)間從1天到11天(最小讓步是1d)。買(mǎi)方智能體a兩個(gè)議題的權(quán)重分別為0.6和0.4；賣(mài)方智能體b兩個(gè)議題的權(quán)重分別為0.9和0.1；賣(mài)方智能體b的初始出價(jià)是(110元，11天)；買(mǎi)方智能體a的初始出價(jià)是(10元，1天)。這時(shí)如果按照文獻(xiàn)[1]中的方法，采用公式(3)的最大值查找協(xié)商的最優(yōu)結(jié)果的話，可以得出(x=9,y=1)時(shí)具有最大值0.3744。此時(shí)賣(mài)方智能體的效用為0.72而買(mǎi)方智能體的效用為0.52。這顯然對(duì)于買(mǎi)方智能體是不能接受的，因?yàn)樗荣u(mài)方智能體的效用少了20個(gè)百分點(diǎn)(0.20)。也就是說(shuō)這樣的協(xié)商結(jié)果對(duì)于買(mǎi)方智能體來(lái)說(shuō)“不太公平”，違反了電子商務(wù)公平交易的原則。3.3本文的求解模型1.本文的求解機(jī)制針對(duì)于上一節(jié)所提出的問(wèn)題，本文的解決方案如下：在尋找雙方智能體協(xié)商的最優(yōu)解的時(shí)候，應(yīng)該同時(shí)滿(mǎn)足兩個(gè)約束條件。(1)雙方智能體的滿(mǎn)意度(或效用)相等或相近，這樣才算公平。│-│<=k(2)雙方整體利益最大化，這樣才能近最大努力保證雙方各自利益最大化。這一點(diǎn)和文獻(xiàn)[1]一樣，可以用公式(3)來(lái)表示。以上文給出的例子為例，采用本文的解決方案(k=0.05)，可以得出(x=7,y=3)時(shí)的值為0.33。此時(shí)賣(mài)方智能體的效用為0.55而買(mǎi)方智能體的效用為0.60。這樣的協(xié)商結(jié)果，雖然雙方整體效用有所降低，但是雙方的滿(mǎn)意度差只有5個(gè)百分點(diǎn)(0.05)。這樣的協(xié)商結(jié)果協(xié)商雙方應(yīng)該是可以接受的，體現(xiàn)了“公平”原則。2.本文的求解方法本文采用自適應(yīng)遺傳算法AGA來(lái)求解競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下雙邊多議題協(xié)商的最優(yōu)解。遺傳算法是一類(lèi)借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，具有良好的全局搜索能力。自美國(guó)J.Holland教授提出后，在組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制、規(guī)劃設(shè)計(jì)等諸多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。在遺傳算法當(dāng)中，為了避免陷于局部最優(yōu)，種群中的個(gè)體在整個(gè)遺傳過(guò)程中，要保持解的多樣性。交叉概率和變異概率選擇不當(dāng)會(huì)造成早熟，和越大，則算法的搜索能力越強(qiáng)，個(gè)體適應(yīng)度波動(dòng)越大；反之，和越小，個(gè)體適應(yīng)度比較平穩(wěn)。SGA采用固定的和，易造成早熟和局部收斂。而AGA對(duì)和采用自適應(yīng)選擇的策略，具體描述如下。設(shè)和分別為群體的最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度，為兩個(gè)交叉?zhèn)€體適應(yīng)度的較大值，為變異個(gè)體的適應(yīng)度。在一定程度上表明群體的穩(wěn)定性，為了克服早熟，和應(yīng)與成反比，即當(dāng)m較小時(shí)，增大和；當(dāng)較大時(shí)，減小和。但是使用該策略后，當(dāng)群體接近全局最優(yōu)時(shí)，和增大，最優(yōu)的個(gè)體被破壞的概率也相應(yīng)增大，使得GA性能下降。因此，為克服早熟，同時(shí)又要保留優(yōu)良個(gè)體不被破壞，采用自適應(yīng)遺傳算法：自適應(yīng)遺傳算法的遺傳概率(也稱(chēng)交叉概率)如下：(4)變異概率如下：(5)其中為小于1，大于零的參數(shù)。在同一代中，對(duì)于不同的個(gè)體賦予不同的和，適應(yīng)度高的個(gè)體應(yīng)給予保護(hù)，和相應(yīng)減少，而適應(yīng)度低的個(gè)體應(yīng)該增大和。這樣在每一代群體以及群體中的每個(gè)個(gè)體都有不同的和，實(shí)現(xiàn)了參數(shù)的自適應(yīng)選取。這其中和的取值對(duì)于GA的性能有很大的影響，需要依據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行調(diào)整。3.4實(shí)驗(yàn)1.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)置雙邊多議題競(jìng)爭(zhēng)協(xié)商中的議題數(shù)量為4個(gè)。為每一個(gè)議題定義它的意義和取值范圍。以商品買(mǎi)賣(mài)協(xié)商為例，設(shè)置以下4個(gè)議題及取值范圍。①商品價(jià)格:1000－1150(元)。②商品數(shù)量：100－201(件)。③交付期：512(天)。④保質(zhì)期：1－16(月)。每個(gè)agent都初始化自己的權(quán)重，使得所有權(quán)重之和為1。并且agent彼此之間不知道對(duì)方議題的權(quán)重。買(mǎi)方agenta和賣(mài)方agentb的權(quán)重如下：,,,,,買(mǎi)方agenta和賣(mài)方agentb的效用計(jì)算公式采用公式(1)和公式(2)的計(jì)算方法。2.實(shí)驗(yàn)過(guò)程(1)編碼與解碼針對(duì)于本文電子商務(wù)的實(shí)際情況，本文采用二進(jìn)制編碼的方法，對(duì)于實(shí)驗(yàn)中的四個(gè)議題具體編碼和解碼如下：①第一個(gè)議題：商品價(jià)格:1000－1150(元)。對(duì)于該議題，采用二進(jìn)制編碼的方法來(lái)進(jìn)行。但需要考慮精度。對(duì)于給定區(qū)間[a,b]，設(shè)采用二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度為n，則任何一個(gè)變量可以表示為：(5)對(duì)應(yīng)一個(gè)二進(jìn)制編碼。二進(jìn)制編碼與實(shí)際變量的最大誤差為。針對(duì)于本議題，我們將區(qū)間[1000,1150]進(jìn)行32等分，因此可以采用5位二進(jìn)制編碼的形式，即：00000－11111來(lái)表示。這樣表示的最大誤差為：=4.6875元解碼的過(guò)程是編碼的逆過(guò)程。②第二個(gè)議題:商品數(shù)量：100－201(件)。采用4位二進(jìn)制編碼，0000－1111。編碼與解碼方法與議題一是一樣的，這里不再贅述，以下類(lèi)同。③第三個(gè)議題：交付期：5－12(天)；采用3位二進(jìn)制編碼：000—111；④第四個(gè)議題：保質(zhì)期：1－16(月)。采用4位二進(jìn)制編碼：0000—1111；以上四個(gè)議題加起來(lái)，總共需要用16位二進(jìn)制來(lái)表示。在實(shí)驗(yàn)中，采用一個(gè)無(wú)符號(hào)整型變量(unsignedint)就足可以表示了。因?yàn)橐粋€(gè)整型變量占用四個(gè)字節(jié)，32位。例如，編碼0001011111100000表示1010元；194件；11天；1月。(2)形成初始群體采用隨機(jī)的方法產(chǎn)生初始群體，即隨機(jī)生成一組任意排列的字符串。群體中的個(gè)體數(shù)目是固定的，種群規(guī)模一般在L－2L之間（L為編碼長(zhǎng)度）。因?yàn)楸緦?shí)驗(yàn)染色體的長(zhǎng)為16，所以我們選擇種群的數(shù)量為20。但是這里所選擇的20個(gè)初始群體都必需滿(mǎn)足后面的約束條件，以表現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的協(xié)商。(3)計(jì)算適應(yīng)度適應(yīng)度函數(shù)依然采用公式(3)作為適應(yīng)度函數(shù)。(4)父?jìng)€(gè)體的選取采用輪盤(pán)賭的方法進(jìn)行父?jìng)€(gè)體的選取，個(gè)體被選中的概率與其在群體中相應(yīng)適應(yīng)函數(shù)值成正比，算法以此概率分布從群體中隨機(jī)選取兩個(gè)不同的染色體作為兩個(gè)父?jìng)€(gè)體。(5)交叉交叉規(guī)則采用雙親雙子法，交配位為隨機(jī)取位。該方法在雙親個(gè)體確定后，以一個(gè)隨機(jī)位進(jìn)行位之后的所有基因?qū)Q，對(duì)換后形成兩個(gè)孩子后代，交叉概率如公式(4)所示。(6)變異在算法中設(shè)置變異。變異位取反，由0變?yōu)?，或由1變?yōu)?，變異概率如公式(5)所示。(7)種群進(jìn)化方法群體進(jìn)化采用穩(wěn)定進(jìn)化策略，每次進(jìn)化只替代掉適應(yīng)值最差的兩個(gè)個(gè)體。(8)終止重復(fù)以上3-7步，當(dāng)發(fā)現(xiàn)算法在K=50次算法迭代后再也無(wú)法改進(jìn)性能，也就是適應(yīng)值沒(méi)有變化時(shí)，則停止計(jì)算，算法結(jié)束。這時(shí)認(rèn)為算法達(dá)到了滿(mǎn)意的結(jié)果。(9)約束條件在以上自適應(yīng)遺傳算法當(dāng)中，所有選擇的個(gè)體都必需要滿(mǎn)足以下約束條件：①協(xié)商雙方智能體的效用之差小于0.05。這一點(diǎn)表現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的協(xié)商必需要協(xié)商雙方效用相近或相等，也只有這樣才能表現(xiàn)電子商務(wù)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的“公平”。②協(xié)商任何一方智能體的效用值必需要大于0.5。這一點(diǎn)表現(xiàn)出智能體自身的利益。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在實(shí)驗(yàn)中，分別對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法SGA和自適應(yīng)遺傳算法AGA各進(jìn)行了1000次的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明SGA平均需要360次才能達(dá)到協(xié)商的滿(mǎn)意解，而AGA只需要207次就可以達(dá)到滿(mǎn)意解。這說(shuō)明本文算法的優(yōu)越性。下面是其中的一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，由于兩個(gè)智能體處于競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境當(dāng)中，所以要求兩個(gè)智能體的效用之差(或滿(mǎn)意度之差)要小于0.05，也就是說(shuō)ΔU<0.05。圖3.2是SGA算法搜索最佳協(xié)商結(jié)果的過(guò)程，圖3.3是AGA算法搜索最佳協(xié)商結(jié)果的過(guò)程。圖3.4是兩種算法達(dá)到協(xié)商滿(mǎn)意結(jié)果時(shí)效率的比較。三個(gè)圖中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都是每迭代20次記錄一次。圖3.2SGA算法搜索最佳結(jié)果的過(guò)程圖3.3AGA算法搜索最佳結(jié)果的過(guò)程圖3.4SGA和AGA搜索最佳結(jié)果的對(duì)比在這次實(shí)驗(yàn)中，SGA需要用362次才能達(dá)到協(xié)商的滿(mǎn)意解，而AGA只用207次就達(dá)到了協(xié)商的滿(mǎn)意解。最終的最優(yōu)協(xié)商解為：1000元；194件；10天；1月。這時(shí)適應(yīng)度為0.4556，Ua=0.67，Ub=0.68，Ua與Ub之差ΔU=0.01。從圖3.2、圖3.3和圖3.4可以看出，AGA算法要比SGA算法在達(dá)到同樣的協(xié)商結(jié)果時(shí)，要快一些，也就是說(shuō)效率要高一些。3.5基于自適應(yīng)遺傳算法的雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議在本文基于自適應(yīng)遺傳算法的雙邊多議題同時(shí)出價(jià)的協(xié)商協(xié)議當(dāng)中，買(mǎi)方智能體首先找到合適的賣(mài)方智能體，因此請(qǐng)求服務(wù)的智能體為買(mǎi)方，提供服務(wù)的智能體為賣(mài)方。買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)服務(wù)的多重屬性進(jìn)行協(xié)商。雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議如下：參與協(xié)商的兩個(gè)智能體同時(shí)向第三方智能體(或叫仲裁智能體)提交自己的最終協(xié)商提議。仲裁智能體在具有協(xié)商雙方完全信息的情況下，以自適應(yīng)遺傳算法為準(zhǔn)則，計(jì)算出最大程度能滿(mǎn)足雙方利益的多議題的值。如果協(xié)商智能體雙方均能接受，則協(xié)商成功結(jié)束，否則協(xié)商失敗。協(xié)商失敗是因?yàn)閰f(xié)商結(jié)果沒(méi)有達(dá)到雙方智能體對(duì)結(jié)果的約束條件。如條件和等。通常，提交仲裁的協(xié)商僅進(jìn)行一次，如果協(xié)商雙方不能接受仲裁結(jié)果達(dá)成一致，則協(xié)商失敗結(jié)束。基于自適應(yīng)遺傳算法的雙邊多方議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議有限狀態(tài)圖如圖3.5所示：圖3.5基于自適應(yīng)遺傳算法的雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議有限狀態(tài)圖在本文的協(xié)商協(xié)議中，狀態(tài)表示如下：S1:協(xié)商起始狀態(tài),買(mǎi)方通過(guò)WebService找到合適的賣(mài)方智能體，宣布協(xié)商開(kāi)始。S2:買(mǎi)方智能體給出自己的議題的初始出價(jià)空間，及議題的屬性。準(zhǔn)備發(fā)給第三方智能體。S3:賣(mài)方智能體給出自己的議題的初始出價(jià)空間，及議題的屬性。準(zhǔn)備發(fā)給第三方智能體。S4:第三方智能體采用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)計(jì)算出協(xié)商的最佳值，并且根據(jù)雙方所設(shè)定的議題門(mén)限（如各個(gè)議題的保留價(jià)，所能獲得利潤(rùn)率門(mén)限60%等），來(lái)給出協(xié)商的最終結(jié)果。S5:協(xié)商成功。S6：協(xié)商失敗。S7:協(xié)商結(jié)束。引起狀態(tài)轉(zhuǎn)換的協(xié)商過(guò)程如下：S1S2:買(mǎi)方找到合適的賣(mài)方后，發(fā)送消息給賣(mài)方，開(kāi)始協(xié)商。S1S3:賣(mài)方收到買(mǎi)方的請(qǐng)求后，準(zhǔn)備開(kāi)始協(xié)商。S2S4:買(mǎi)方將自己的議題，議題的屬性，及約束條件發(fā)送給第三方智能體。S3S4:賣(mài)方將自己的議題，議題的屬性，及約束條件發(fā)送給第三方智能體。S4S5:第三方智能體采用自適應(yīng)遺傳算法計(jì)算出協(xié)商結(jié)果的最佳點(diǎn)，并將協(xié)商成功信息(Success)發(fā)送給賣(mài)方和買(mǎi)方智能體。S4S6:第三方智能體判斷協(xié)商不能成功，將協(xié)商失敗信息(Failure)發(fā)送給賣(mài)方和買(mǎi)方智能體。S5S7:雙方確認(rèn)協(xié)商成功，協(xié)商結(jié)束(Finish)。S6S7:雙方確認(rèn)協(xié)商失敗，協(xié)商結(jié)束(Finish)。按照協(xié)商的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖，協(xié)商的具體過(guò)程描述如下：買(mǎi)方智能體通過(guò)Webservice找到最合適的賣(mài)方智能體準(zhǔn)備開(kāi)始協(xié)商進(jìn)入S1狀態(tài)。買(mǎi)方智能體向賣(mài)方發(fā)送協(xié)商開(kāi)始信息，并得到確認(rèn)后進(jìn)入S2狀態(tài)。賣(mài)方智能體收到買(mǎi)方的協(xié)商請(qǐng)求信息，確認(rèn)可以進(jìn)行協(xié)商后進(jìn)入S3狀態(tài)。買(mǎi)方智能體進(jìn)入到S2狀態(tài)之后，準(zhǔn)備好自己要協(xié)商的議題的屬性，及對(duì)于協(xié)商的約束條件然后發(fā)送給第三方智能體進(jìn)入S4狀態(tài)。賣(mài)方智能體進(jìn)入到S3狀態(tài)之后，準(zhǔn)備好自己要協(xié)商的議題的屬性，及對(duì)于協(xié)商的約束條件然后發(fā)送給第三方智能體進(jìn)入S4狀態(tài)。在S4狀態(tài)，第三方智能體根據(jù)協(xié)商雙方發(fā)來(lái)的議題及議題約束信息，采用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)計(jì)算出最優(yōu)的可能協(xié)商結(jié)束，并結(jié)合協(xié)商的約束條件給出協(xié)商的成功或失敗信息。如果成功則進(jìn)入S5狀態(tài)，失敗則進(jìn)入S6狀態(tài)。在S5狀態(tài)，第三方智能體將協(xié)商的成功信息（包括議題，及議題的屬性等）(Success)發(fā)送給雙方智能體，然后進(jìn)入S7狀態(tài)。協(xié)商結(jié)束。在S6狀態(tài)，第三方智能體將協(xié)商的失敗信息（包括失敗的原因等）(Failure)發(fā)送給雙方智能體，然后進(jìn)入S7狀態(tài)，協(xié)商結(jié)束。3.6基于智能體的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)原型系統(tǒng)在基于智能體的電子商務(wù)系統(tǒng)中，智能體可以代表消費(fèi)者進(jìn)行商品的查找，也可以代表消費(fèi)者或供應(yīng)商進(jìn)行商品的買(mǎi)賣(mài)，實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)中多智能體的自動(dòng)協(xié)商。系統(tǒng)一般由買(mǎi)方智能體，賣(mài)方智能體，電子商務(wù)通信服務(wù)器Facilitator和Web服務(wù)器組成。智能體在虛擬電子市場(chǎng)中通過(guò)服務(wù)器Facilitator在Web服務(wù)器上自動(dòng)尋找合適的買(mǎi)主或賣(mài)主，采用市場(chǎng)交易機(jī)制進(jìn)行協(xié)商，實(shí)現(xiàn)智能體自己的最大收益。買(mǎi)方協(xié)商智能體采用學(xué)習(xí)機(jī)制、遺傳算法、博弈分析等理論可使智能體能自主、準(zhǔn)確地確定協(xié)商價(jià)格，協(xié)商競(jìng)價(jià)的過(guò)程較為理性，能以最合適的價(jià)格獲取商品，有效地提高自動(dòng)協(xié)商的效率。在本章中，將在前幾章工作的基礎(chǔ)上，以本文遺傳算法、KQML/DAML通信原語(yǔ)，自動(dòng)博弈協(xié)商智能體模型及算法和WebService技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)原型系統(tǒng)。并且結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，在該系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)的原型系統(tǒng)。隨著Internet網(wǎng)的爆炸式快速發(fā)展，越來(lái)越多的公司、企業(yè)和消費(fèi)者加入到電子商務(wù)中。目前有多種形式的電子商務(wù)如企業(yè)對(duì)企業(yè)的電子商務(wù)B2B、企業(yè)對(duì)個(gè)人的電子商務(wù)B2C等。在傳統(tǒng)的買(mǎi)賣(mài)交易中，買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)商品或服務(wù)的價(jià)格、質(zhì)量、交貨時(shí)間和售后服務(wù)等多個(gè)方面具有不同的要求。買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)彼此的保留信息同時(shí)進(jìn)行討價(jià)還價(jià)協(xié)商。為了提高交易效率、縮短交易時(shí)間和降低交易成本，需要在電子商務(wù)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)協(xié)商，即買(mǎi)賣(mài)雙方通過(guò)不斷交換關(guān)于商品或服務(wù)的提議和反提議，直到協(xié)商成功，達(dá)成一致合同或協(xié)商失敗結(jié)束。本文實(shí)際應(yīng)用主要探討電子商務(wù)中的協(xié)商、協(xié)作和通信等。由于智能體具有自治、分布、學(xué)習(xí)、適應(yīng)、開(kāi)放和動(dòng)態(tài)等特點(diǎn)，本節(jié)將自動(dòng)協(xié)商多主體原型系統(tǒng)和電子商務(wù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)原型系統(tǒng)。1.系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)圖3.6基于智能體的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本文以雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)議、自動(dòng)協(xié)商智能體模型、基于學(xué)習(xí)機(jī)制的協(xié)商算法、遺傳算法、支持多議題協(xié)商的KQML/DAML通信原語(yǔ)和WebService技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于智能體的電子商務(wù)原型系統(tǒng)。系統(tǒng)以最優(yōu)化理論、博弈理論、決策分析和智能主體等理論和方法為基礎(chǔ)，采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)和智能體技術(shù)實(shí)現(xiàn)。為使系統(tǒng)支持跨平臺(tái)使用，更具有通用性，系統(tǒng)全部采用JAVA語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。開(kāi)發(fā)工具為Borland公司的JBuilder9.0。通過(guò)使用DAML+OIL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了智能體之間的語(yǔ)義通信。文中采用了WebLogic8.1做為Web服務(wù)器。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)為MySQL。基于TCP/IP、Socket和JENA技術(shù)實(shí)現(xiàn)支持多議題協(xié)商的KQML原語(yǔ)及內(nèi)容擴(kuò)展DAML+OIL支持?；谥悄荏w的自動(dòng)協(xié)商電子商務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3.6所示。2．電子商務(wù)Web服務(wù)器電子商務(wù)中的Web服務(wù)器是實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分之一。如圖4.1所示。在本文中它的主要任務(wù)是讓一方智能體可以通過(guò)Internet網(wǎng)絡(luò)找到最合適的另一方智能體進(jìn)行協(xié)商協(xié)作。本文在這一部分采用目前最先進(jìn)的WebService技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。具體方法過(guò)程如下：(1)生成數(shù)據(jù)庫(kù)信息。數(shù)據(jù)庫(kù)里主要存放著賣(mài)方智能體的信息，包括賣(mài)方要出出賣(mài)的商品屬性信息或買(mǎi)方要買(mǎi)的商品屬性信息。在這里由于是在Internet網(wǎng)上運(yùn)行，而且為了在多個(gè)不同平臺(tái)上使用，所以采用了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)賣(mài)方或是買(mǎi)方的商品屬性信息。在查找或調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)信息的時(shí)候可以使用SQL語(yǔ)言。(2)以數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容為基礎(chǔ)，用Java類(lèi)寫(xiě)出要發(fā)布的服務(wù)。這里的Java類(lèi)，可以是普通的Java類(lèi)，也可以是JavaBean，JavaEJB。在本文中，我們采用的是JavaBean來(lái)開(kāi)發(fā)Web服務(wù)程序的。(3)將Java類(lèi)生成為WebService。在這個(gè)過(guò)程中要生成WSDL文件，用來(lái)描述服務(wù)。(4)將生成的Web服務(wù)部署到Web服務(wù)器上，以供用戶(hù)來(lái)調(diào)用。Web服務(wù)器可以采用WebLogic，也可以采用TomCat。由于WebLogic被普遍認(rèn)為是和JBuilder最合適的Web服務(wù)器，故本文采用WebLogic作為Web服務(wù)器。(5)用戶(hù)根據(jù)WSDL中描述的服務(wù)以及服務(wù)的獲取方式，來(lái)調(diào)用想要的信息。3.電子商務(wù)通信服務(wù)器Facilitator電子商務(wù)中的通信服務(wù)器Facilitator也是實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分之一。如圖3.7所示。電子商務(wù)通信服務(wù)器主要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中的智能體登記注冊(cè)及管理，根據(jù)當(dāng)前注冊(cè)表實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)KQML/DAML消息至指定的發(fā)送者，并能實(shí)現(xiàn)消息廣播發(fā)送及支持查詢(xún)智能體注冊(cè)情況等。它負(fù)責(zé)多智能體之間的通訊與連接，并提供每個(gè)智能體的邏輯名稱(chēng)與實(shí)際地址的對(duì)照機(jī)制。對(duì)于消息發(fā)送方智能體來(lái)說(shuō)，接收方智能體的地址是唯一的，透明的。只須知道其智能體名字即可。智能體之間的通信語(yǔ)言采用KQML/DAML。圖3.7通信服務(wù)器FacilitatorKQML/DAML通信服務(wù)器是一個(gè)特殊的智能體應(yīng)用程序。它可以看成是多個(gè)智能體的一個(gè)中介：接收已注冊(cè)的智能體發(fā)送來(lái)的KQML/DAML消息，并將該消息轉(zhuǎn)發(fā)給正確的接收者。使用KQML/DAML通信服務(wù)器實(shí)現(xiàn)多智能體間的相互通信具有以下優(yōu)點(diǎn)如下：(1)KQML/DAML通信服務(wù)器可作為一個(gè)中介服務(wù)，為不同的智能體之間提供一種通信機(jī)制。(2)KQML/DAML通信服務(wù)器具有較強(qiáng)壯的消息緩存與排隊(duì)機(jī)制，如果一個(gè)智能體癱瘓，或多個(gè)消息同時(shí)發(fā)送，消息也不會(huì)丟失，使異步連接成為可能。(3)易于擴(kuò)充?？筛鶕?jù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、智能體的數(shù)量、發(fā)送消息的數(shù)量設(shè)立多個(gè)KQML/DAML通信服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜的智能體社會(huì)。(4)易于管理。所有的智能體都是要通過(guò)KQML/DAML通信服務(wù)器Facilitatior進(jìn)行注冊(cè)管理。電子商務(wù)KQML/DAML通信服務(wù)器Facilitatior的結(jié)構(gòu)如圖5.2所示，可以分成下面幾個(gè)部分：傳感器，KQML/DAML語(yǔ)法解析器，消息處理器，注冊(cè)信息安全管理，注冊(cè)表，KQML/DAML語(yǔ)法封裝器和效應(yīng)器。各部分的功能介紹如下：傳感器采用ServerSocket負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)接收消息端口地址，當(dāng)有已注冊(cè)的智能體連接請(qǐng)求時(shí)，分配一個(gè)Socket，并啟動(dòng)一個(gè)專(zhuān)門(mén)的消息接收線程用于接收該智能體的消息。一旦發(fā)現(xiàn)新消息，取出送往KQML/DAML語(yǔ)法解析器。KQML/DAML語(yǔ)法解析器。負(fù)責(zé)對(duì)收到的消息進(jìn)行KQML語(yǔ)法解析，并對(duì)消息的內(nèi)容層進(jìn)行DAML+OIL解析，消息解析后送入消息處理器。從而可以實(shí)現(xiàn)智能體之間在語(yǔ)義級(jí)別上的通信。消息處理器負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)所有消息進(jìn)行處理，需轉(zhuǎn)發(fā)的消息根據(jù)接收方名稱(chēng)查找注冊(cè)表。若接收方已注冊(cè)，則進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)；否則將此消息存入消息緩沖區(qū)緩存，待接收方注冊(cè)后，服務(wù)器自動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)此消息。注冊(cè)信息安全管理主要負(fù)責(zé)注冊(cè)智能體的相關(guān)安全，以防止惡意的行為。比如智能體在注冊(cè)時(shí)必需使用密碼機(jī)制等。注冊(cè)表里主要存放已經(jīng)注冊(cè)的智能體。KQML/DAML語(yǔ)法封裝器負(fù)責(zé)對(duì)收到的消息進(jìn)行KQML語(yǔ)法封裝打包，消息封裝后送入效應(yīng)器來(lái)發(fā)送消息。效應(yīng)器的主要功能是向目標(biāo)智能體發(fā)送消息已經(jīng)封裝好的KQML/DAML消息。4.賣(mài)方協(xié)商智能體SellerAgent的實(shí)現(xiàn)賣(mài)方智能體SellerAgent的主要功能是提供供貨信息。它以獲取最大利潤(rùn)為目的并與買(mǎi)方智能體BuyerAgent進(jìn)行協(xié)商；通知相應(yīng)買(mǎi)方智能體協(xié)商成功或失??；交易后宣布一輪協(xié)商結(jié)束；交付商品并重新開(kāi)始一輪新的協(xié)商直至商品售完；結(jié)算費(fèi)用等。它使用多議題協(xié)商協(xié)議，能有效實(shí)現(xiàn)最大獲利計(jì)算，支持KQML/DAML消息的接收與發(fā)送，特別是支持DAML+OIL描述消息內(nèi)容的廣告發(fā)布。賣(mài)方智能體的基本結(jié)構(gòu)如圖3.8所示。傳感器接收其它智能體傳來(lái)的消息并將其送給KQML/DAML語(yǔ)法解析器。KQML/DAML語(yǔ)法解析器將智能體的消息解析出來(lái)傳送給消息處理器進(jìn)行處理。消息處理器決定是繼續(xù)提出反議題還是協(xié)商結(jié)束。賣(mài)方智能體根據(jù)環(huán)境知識(shí)，決策函數(shù)等可以做出自己最優(yōu)的決定消息傳給KQML/DAML語(yǔ)法封裝器進(jìn)行消息封裝。封裝完成后的消息再通過(guò)效應(yīng)器發(fā)送到它的目的地。圖3.8賣(mài)方智能體結(jié)構(gòu)圖5.買(mǎi)方協(xié)商智能體BuyerAgent的實(shí)現(xiàn)買(mǎi)方智能體的結(jié)構(gòu)以及其工作流程在前幾章中有詳細(xì)描述，這里不再講解。3.7實(shí)際應(yīng)用：基于智能體的房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)原型系統(tǒng)電子商務(wù)作為一種新的商務(wù)活動(dòng)正變革著傳統(tǒng)的商務(wù)活動(dòng)方式。基于多智能體方法，遺傳算法，語(yǔ)義通信，最優(yōu)化理論和WebService技術(shù)等的電子商務(wù)自動(dòng)協(xié)商原型系統(tǒng)可以節(jié)省電子商務(wù)活動(dòng)中買(mǎi)賣(mài)雙方協(xié)商交易所需花費(fèi)的大量工作和時(shí)間，提高交易效率，降低交易成本。我們應(yīng)用該原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)進(jìn)行房地產(chǎn)交易的虛擬電子市場(chǎng)原型系統(tǒng)。1.房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)原型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)即房地產(chǎn)交易多智能體自動(dòng)協(xié)商原型系統(tǒng)是一個(gè)基于智能體的電子商務(wù)自動(dòng)協(xié)商交易原型系統(tǒng)。它是基于多智能體方法，遺傳算法，語(yǔ)義通信，最優(yōu)化理論和WebService技術(shù)等的電子商務(wù)自動(dòng)協(xié)商原型系統(tǒng)的一個(gè)具體應(yīng)用。在房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)中，代表房地產(chǎn)賣(mài)方的房地產(chǎn)經(jīng)銷(xiāo)商協(xié)商智能體與代表房地產(chǎn)買(mǎi)方的客戶(hù)協(xié)商智能體之間就房地產(chǎn)交易進(jìn)行自動(dòng)協(xié)商，各自尋找合適的買(mǎi)主或賣(mài)主，并在不同的買(mǎi)主或賣(mài)主中協(xié)商出一個(gè)最佳交易，自動(dòng)完成房地產(chǎn)買(mǎi)賣(mài)交易。在房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)中，客戶(hù)協(xié)商智能體可以通過(guò)經(jīng)銷(xiāo)商協(xié)商智能體發(fā)布的房地產(chǎn)廣告，或是通過(guò)在Web服務(wù)器的WebService系統(tǒng)中，依據(jù)個(gè)人偏好實(shí)現(xiàn)最佳的經(jīng)銷(xiāo)商選擇。經(jīng)銷(xiāo)商協(xié)商智能體在協(xié)商過(guò)程中采用相應(yīng)的協(xié)商最優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)賣(mài)方的最大獲利?？蛻?hù)協(xié)商智能體在協(xié)商過(guò)程中采用博弈分析算法和學(xué)習(xí)機(jī)制等選擇均衡策略，進(jìn)行理性協(xié)商，爭(zhēng)取以最低的價(jià)格獲取滿(mǎn)意的商品。系統(tǒng)支持多議題協(xié)商。買(mǎi)方智能體和賣(mài)方智能體也可以同時(shí)向第三方智能體發(fā)送自己關(guān)于議題的各種信息，如議題的權(quán)重保留價(jià)等。然后第三方智能體再通過(guò)遺傳算法給出滿(mǎn)足雙方的最佳結(jié)合點(diǎn)。系統(tǒng)完全支持KQML/DAML通信原語(yǔ)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)別的通信。該房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)買(mǎi)賣(mài)雙方的最大獲利。對(duì)于買(mǎi)方智能體來(lái)說(shuō)，它所具有的獨(dú)特的學(xué)習(xí)機(jī)制可以幫助智能體學(xué)習(xí)協(xié)商協(xié)作中的不完全、不確定、不對(duì)稱(chēng)信息。從而可以更為理性出價(jià)，并能實(shí)現(xiàn)最佳供應(yīng)商選擇。除此之外，雙方智能體都采用了決策理論和博弈分析等方法。這些都有效地加快了房地產(chǎn)協(xié)商的速度，提高了協(xié)商交易的效率，降低了廣告成本，大大節(jié)省了流通費(fèi)用，使得買(mǎi)賣(mài)各方均獲得了更高的經(jīng)濟(jì)利益，達(dá)到了雙贏的結(jié)果。房地產(chǎn)交易虛擬電子市場(chǎng)可以根據(jù)買(mǎi)賣(mài)雙方的自己的需要選擇雙邊多議題輪流出價(jià)協(xié)商協(xié)議或是雙邊多議題同時(shí)出價(jià)協(xié)商協(xié)議，支持協(xié)商智能體利用學(xué)習(xí)機(jī)制學(xué)習(xí)進(jìn)行協(xié)商。采用基于協(xié)商機(jī)制的KQML/DAML協(xié)商原語(yǔ)實(shí)現(xiàn)智能體之間的在語(yǔ)義級(jí)別上的通信，豐富了KQML語(yǔ)義的表達(dá)，能方便地表達(dá)有關(guān)電子商務(wù)協(xié)商的語(yǔ)義尤其是多議題協(xié)商的語(yǔ)義。系統(tǒng)主要由WebService服務(wù)器，KQML/DAML通信服務(wù)器Facilitator、房地產(chǎn)經(jīng)銷(xiāo)商協(xié)商智能體和客戶(hù)博弈協(xié)商智能體構(gòu)成。它們的結(jié)構(gòu)與功能在前一節(jié)中已有描述，在此省略。2.基于WebService的Web服務(wù)器實(shí)現(xiàn)如圖3.6所示，在Web服務(wù)器的作用主要任務(wù)是完成智能體的查找工作。在這一部分本文通過(guò)WebService技術(shù)實(shí)現(xiàn)了買(mǎi)方智能體對(duì)賣(mài)方智能的查詢(xún)功能。其中Web服務(wù)器采用的是Windows2010下的WebLogic。這是因?yàn)楸疚南到y(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境都是采用JBuilder9.0，而WebLogic被公認(rèn)為是做Web服務(wù)器時(shí)與JBuilder最好的搭配。本節(jié)基于WebService的Web服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：(1)在Windows2010下安裝配置安裝WebLogic。本文采用的是WebLogic平臺(tái)的版本是8.11。安裝配置完成后的起動(dòng)界面如下：圖3.9WebLogic服務(wù)器的起動(dòng)圖3.10WebLogic服務(wù)器的管理如圖3.9所示為WebLogic啟動(dòng)后的界面。從圖中可以明顯看出WebLogic啟動(dòng)后在監(jiān)聽(tīng)7001端口。表3.1房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的字段及其意義字段名類(lèi)型字段所表示的意義numberINTEGER表示賣(mài)方智能體在數(shù)據(jù)庫(kù)中的編號(hào)，是主關(guān)鍵字companyTEXT房地產(chǎn)公司名稱(chēng)communityTEXT房子所在社區(qū)的名稱(chēng)distanceDouble房子距離市中心的距離priceINTEGER每平方米的平均價(jià)格promptTINYINT購(gòu)買(mǎi)房子的付款時(shí)間sizeINTEGER房子的大小floorTINYINT樓層homepageTEXT房地產(chǎn)公司的主頁(yè)agencyTEXT房地產(chǎn)公司的代理賣(mài)方智能體的地址remarkTEXT備注(可以存放所賣(mài)社區(qū)的地址)(2)建立賣(mài)方智能體的信息數(shù)據(jù)庫(kù)。這里的數(shù)據(jù)庫(kù)我們選用的是MySQL4.0。建立的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)名為“Real_Estate”，其中的數(shù)據(jù)庫(kù)表為“House”。它的字段和意義如表3.1所示：圖3.11房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容如圖3.11所示，為本文用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具EMSMySQLManager顯示所建立的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)Real_Estate的內(nèi)容。例如其中的一條記錄的內(nèi)容如表3.2所示。數(shù)據(jù)庫(kù)中的這條記錄所表示的意義為：編號(hào)為009的房地產(chǎn)；它所屬的公司是“新星房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司”；所開(kāi)發(fā)的社區(qū)為“玫瑰園小區(qū)”；這個(gè)小區(qū)距離市中心的距離是16km；每平方米的價(jià)格平均為4300RMB；付款時(shí)間最多可以在15年還清。房間大小為100平方米；總共為27層；該房地產(chǎn)的詳細(xì)信息可以查看新星房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司的主頁(yè)，其主頁(yè)地址為：-域名城-精品域名交易中介；該房地產(chǎn)公司賣(mài)方協(xié)商智能體的IP地址為；該社區(qū)的地址為玫瑰園路15號(hào)。表3.2房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)示例字段名類(lèi)型字段值numberINTEGER009companyTEXT新星房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司communityTEXT玫瑰園distanceDouble16kmpriceINTEGER4300RMBpromptTINYINT15年sizeINTEGER100m2floorTINYINT27層homepageTEXT

-域名城-精品域名交易中介agencyTEXTremarkTEXT社區(qū)所在地址為：玫瑰園路15號(hào)。(3)以所建立的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，在JBuilder9.0上編寫(xiě)JavaBean服務(wù)器端程序。圖3.12JavaBean生成WebService服務(wù)器上的程序主要功能如下：先是解析買(mǎi)方智能體為了找到最合適的賣(mài)方智能體而發(fā)來(lái)的KQML/DAML查詢(xún)語(yǔ)言。然后根據(jù)客戶(hù)發(fā)來(lái)的信息采用SQL查詢(xún)語(yǔ)言在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找買(mǎi)方要找的信息，并根據(jù)模糊相似的原理給出數(shù)據(jù)庫(kù)中賣(mài)方智能體信息的匹配度。最后用KQML/DAML原語(yǔ)給出前5名最佳的匹配賣(mài)方智能體。將查詢(xún)結(jié)果用KQML/DAML原語(yǔ)發(fā)回給查找的買(mǎi)方智能體。(4)將上面已編寫(xiě)的JavaBean服務(wù)器程序生成WebService。如圖4.7所示。生成WebService服務(wù)的同時(shí)，也生成的Web服務(wù)描述WSDL文件Bean1.wsdl。如圖3.12所示。這個(gè)文件里包含了訪問(wèn)服務(wù)器WebService的方法。(5)將生成的WebService部署到WebLogic服務(wù)器上。部署完成后如下圖所示。我們可以看到一個(gè)名為web-services1的Web服務(wù)在服務(wù)Web服務(wù)器myserver上運(yùn)行。圖3.13將WebService部署到WebLogic服務(wù)器上(6)根據(jù)上一步所生成的Web服務(wù)描述文件，編寫(xiě)客戶(hù)機(jī)程序訪問(wèn)WebLogic服務(wù)器上的WebService來(lái)查找最合適的賣(mài)方智能體。有了上一小節(jié)的WebService服務(wù)，買(mǎi)方智能體就可以查找到自己最合適的賣(mài)方智能體了。這里查找的方法采用的是模糊查找方法，過(guò)程如下：(1)客戶(hù)端代表買(mǎi)方智能體，生成要查找的SOAP/KQML/DAML消息，并發(fā)送給Web服務(wù)器。這里的消息是三層結(jié)構(gòu)的如圖3.14所示。最外層是SOAP消息層，這是WebService中發(fā)送消息用的；中間層是KQML層，是智能體通信語(yǔ)言；最里面一層是DAML+OIL語(yǔ)言層，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)別的通信。?SOAP消息?圖3.14SOAP/KQML/DAML消息層次圖(2)服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)對(duì)SOAP/KQML/DAML解析。與第六章的方法一樣，DAML+OIL采用JENA來(lái)解析。以上面發(fā)送的消息例子為例，我們可以很容易地看到，客戶(hù)機(jī)智能體想要查找的賣(mài)方是：價(jià)格平均在3800元左右，價(jià)格權(quán)重為0.35；付款時(shí)間在10年左右，付款時(shí)間的權(quán)重為0.30；樓層在10層左右，樓層的權(quán)重為0.12；房子在80平方米左右，房子大小的權(quán)重為0.23。(3)服務(wù)器端采用SQL語(yǔ)言來(lái)對(duì)賣(mài)方數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún)，并給出每個(gè)賣(mài)方代理智能體相匹配的相似度。相似度的計(jì)算方法如下：對(duì)于文本類(lèi)型的數(shù)據(jù)（如名字等）相似度匹配算法描述如下：If(文本完全相同)Then(Similarity=1)Elseif(文本為包含關(guān)系)Then(Similarity=0.7)Else(Similarity=0.0)對(duì)于以上算法解釋如下：比如在數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于房地產(chǎn)公