随着互联网的普及，电子商务迅速发展。软件Agent所具有的自治、响应、移动、学习、协作等特性能有效灵活适应基于互联网的在线交易动态环境，因此，Agent技术被运用于电子商务的很多领域(如：进行群组购买)。 群组购买是指多个消费者在交易中合作，形成联盟进行批量的购买，以使销售商进行折扣销售，从而获得折扣。利用Agent技术，采用群组购买交易方式，能有效的开发目前在线虚拟社区中由于聚集大量具有相似交易需求、共同经历或相似兴趣的成员而蕴藏的规模经济效益。 群组购买实现的一个关键问题是多Agent的联盟形成，在目前的群组购买联盟形成研究中，所有的研究都将购物Agent看作是完全自利的；大多数研究中购物Agent不能从以往的经验中学习，每一次的联盟需要重新寻找合作伙伴，联盟是面向一次交易；部分的研究中不考虑联盟形成的成本，将多Agent联盟的群组购买作为交易方式的必然选择；有的研究考虑了联盟形成的成本，但是联盟形成的通信、时间成本高，计算复杂。 针对上述的问题，在已有研究的基础上，在本论文展开的以Agent为中介的电子市场中群组购买的研究中，首先给出了一个以Agent为中介的可实现群组购买、批量销售的电子市场框架，针对该电子市场中Agent间交互多，通信频繁，市场动态变化快的特点，论文中采用多价π演算对该电子市场进行形式化的描述。 然后基于描述的电子市场，将Q学习运用于电子市场的购物Agent的购买方式选择，购物Agent在购物时能根据当前的市场行情及基于Q值的权重，选择合理的购买方式，最小化购物Agent的购物成本。为了减小群组购买中联盟形成的时间、通信成本，引入参照群组作为群组购买中联盟形成的机制。文中阐述了参照群组和群组购买联盟建立、维持、解体的机制。论文中将购物Agent看作是具有社会理性的，在个体加入联盟的决策中考虑个体效用和