随着Internet的发展,网上拍卖迅速成为电子商务研究的热点之一。拍卖中不仅要考虑单个属性,还需关注多个属性,但目前网上拍卖大多是单属性拍卖,它类似于传统拍卖的电子化,缺乏智能性,自动化程度不高。论文主要针对这些问题进行研究,在详细阐述多Agent与多属性拍卖理论的基础上,对多Agent技术在多属性拍卖中的应用现状进行了分析;进而对构建多属性拍卖模型,联盟任务分配机制、效用分配策略等问题进行了探究。论文构建了一种基于多Agent的多属性拍卖模型。以Agent组代替拍卖双方,利用中介Agent组来完成交易。在模型中设计了招标选优算法,根据属性的权重,自动找出不同属性上较优的投标提供给采购方选择。设计了基于属性相似性的协同过滤投标推荐算法,投标Agent采用协同过滤技术,减少了协商次数,增加了拍卖几率。设计了一对多的多属性协商算法,该算法具有并行性、公平性,支持多属性的协商,保证了最终达成一致的唯一性。实验及分析证实了以上算法的有效性。论文提出了基于多属性拍卖的联盟生成机制,可以动态快速地生成联盟,使MAS系统整体的效益值增大。同时设计了基于谈判的Agent联盟效用分配策略,它解决了联盟中Agent根据自我表现自愿划分效用的问题,有利于Agent再次形成长期稳定的联盟。最后通过实例证明了该策略的有效性。