谈判是人类交往的重要形式,是社会生活中不可缺少的组成部分。一部人类文明的发展史,也是一部人类谈判的发展史。由于主、客观方面存在的差异,导致个人或组织在目标或利益之间产生冲突。谈判作为解决争议或冲突的一种重要方式,被广泛地应用到了社会生活的方方面面。 谈判通常是由各方人员在同一地点进行面对面的谈判,交换意见,进行协商,签订协议等。近年来,计算机网络技术有了很大的发展,将我们带入一个新的信息化时代。它推动了国际互联网的普及,促进了企业与企业、企业与顾客的电子商务的迅猛发展。当电子商务变得越来越复杂,需要交易双方实时交互以确定交易或合同时,产生了通过网络环境进行远程谈判的要求。自20世纪80年代以来,作为群决策支持系统分支的谈判支持系统(Negotiation Support System,NSS)受到国内外研究谈判的学者们关注。在相关理论不断发展的基础上,试验性系统逐步得到完善。这些系统对于由各方人员参与,协商并交换意见直至最终达成协议、签订合同的谈判提供了过程支持和解支持机制。完全由人参加的人工谈判可将复杂的多目标问题较为容易地表述,同时能够灵活把握谈判过程,但是它占用了许多资源和时间,因此要引进自动谈判以提高协商效率,降低操作复杂性和谈判费用。综合不同的谈判方式,创建多模式智能谈判支持系统,既考虑了常规谈判活动的复杂性、多变性,又考虑了新一代电子商务模式快捷、简便的实际需求,为远程谈判和协商提供灵活、高效、经济的支撑平台。论文以此为出发点,展开如下的研究工作: 1.通过对目前国内外谈判支持系统及其相关技术的分析,给出谈判支持系统研究工作及成果的综述,指出了其不足之处。 2.依据商务谈判理论,通过分析目前谈判支持系统的现状,提出了以谈判Agent取代谈判人来构造谈判支持系统体系结构的设想,以及集支持人工谈判模式、半自动谈判模式和全自动谈判模式于一体的多模式智能谈判支持系统(Multimode Intelligent Negotiation Support System,MINSS)的概念,形成一种新型谈判支持系统的研究思想和目标,为改善现有NSS系统性能进行了有益的尝试。 3.研究多模式智能谈判中人工谈判、半自动谈判和全自动谈判的流程,构建了各种模式的框架结构,从总体上对MINSS系统做出分析。以Agent技术、机器学习方法和DSS理论为基础研究三种模式的功能,将它们视为有机的整体。确定了一条用人工谈判指导和训练半自动谈判,以及用后者取代前者的智能化NSS自学习的研究路线。在对MINSS的系统整体流程进行分析后,给出了系统的逻辑结构。 4.设计从谈判历史案例库到知识库的映射,定义新型的数据结构以表示知识。探讨了人工谈判子系统、半自动谈判子系统和学习子系统之间的相互关系。对于人工谈判而言,重点研究历史案例的表示与保存;对学习子系统来说,通过将ID3算法引入到谈判领域,给出一种用于机器学习的Strategy-learning方法。 5.以Agent代替某方谈判人员的半自动模式中,讨价还价对问题的解决起到决定性作用。讨论了分别以Agent代替卖方和买方的讨价还价决策模型,制定出包括判分法(Method-1)、报价生成算法(Method-2)以及基于案例推理方法(Method-3)在内的讨价还价策略Strategy-bargaining,实现了Agent与自然人的谈判交互。 6.对谈判双方均是Agent的全自动模式进行了设计。在谈判问题基本数学模型的基础上,提出了多目标全自动谈判模型。定义了基于买卖Agent协商问题的目标函数,应用遗传算法求全自