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为了提高基于智能体电子商务双边多议题协商中agent协商的效率，提出了一种agent的协商模型，并且将混合遗传算法（HGA）应用于其中，以提高agent协商的效率．分别对4种遗传算法进行1000次实验，结果表明，它们达到协商最优解时，标准遗传算法（SGA）平均都需要218次协商，基于Metropolis准则的遗传算法（MGA）平均需要184次协商，自适应遗传算法（AGA）平均需要152次协商，而HGA平均仅需要121次协商．这表明，在求解双边多议题合作协商问题时，HGA可使协商中的agent高效地达到协商